Auricular Acupressure Combined with an Internet-Based Intervention or Alone for Primary Dysmenorrhea: A Control Study
Notice bibliographique
Résumé
Background. Primary dysmenorrhea is prevalent in adolescents and young women. Menstrual pain and distress causes poor school performance and physiological damage. Auricular acupressure can be used to treat these symptoms, and Internet-based systems are a flexible way of communicating and delivering the relevant information. Objective. This study investigates the effects of auricular acupressure (AA) alone and combined with an interactive Internet-based (II) intervention for the management of menstrual pain and self-care of adolescents with primary dysmenorrhea. Design. This study adopts a pretest/posttest control research design with a convenience sample of 107 participants. Results. The outcomes were measured using the short-form McGill pain questionnaire (SF-MPQ), visual analogue scale (VAS), menstrual distress questionnaire (MDQ), and adolescent dysmenorrheic self-care scale (ADSCS). Significant differences were found in ADSCS scores between the groups, and in SF-MPQ, VAS, MDQ, and ADSCS scores for each group. Conclusion. Auricular acupressure alone and a combination of auricular acupressure and interactive Internet both reduced menstrual pain and distress for primary dysmenorrhea. Auricular acupressure combined with interactive Internet instruction is better than auricular acupuncture alone in improving self-care behaviors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».