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Enregistrement W2044034353 · doi:10.1097/00002820-200401000-00004

Postoperative Arm Massage

2004· article· en· W2044034353 sur OpenAlexaff
Cheryl Forchuk, Pat Baruth, Monique Prendergast, Ronald Holliday, Ruth Bareham, Susan Brimner, Yee Ching Lilian Chan, Nadine V. Yammine

Notice bibliographique

RevueCancer Nursing · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueComplementary and Alternative Medicine Studies
Établissements canadiensMcMaster UniversityLondon Health Sciences CentreLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMassagePhysical therapyRandomized controlled trialDissection (medical)SurgeryPsychological interventionNursingAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE/OBJECTIVE: To evaluate the usefulness of arm massage from a significant other following lymph node dissection surgery. DESIGN: Randomized clinical trial with a pretest-posttest design. Data were collected prior to surgery, within 24 hours post surgery, within 10 to 14 days post surgery, and 4 months post surgery. SAMPLE: 59 women, aged 21 to 78 undergoing lymph node dissection surgery and who had a significant other with them during the postoperative period. METHODS: Subjects were randomly assigned to intervention and control groups. Subjects' significant others in the intervention group were first taught, then performed arm massage as a postoperative support measure. RESEARCH MAIN VARIABLES: Variables included postoperative pain, family strengths and stressors, range of motion, and health related costs. FINDINGS: Participants reported a reduction in pain in the immediate postoperative period and better shoulder function. CONCLUSION: Arm massage decreased pain and discomfort related to surgery, and promoted a sense of closeness and support amongst subjects and their significant other. IMPLICATION FOR NURSING PRACTICE: Postoperative massage therapy for women with lymph node dissection provided therapeutic benefits for patients and their significant other. Nurses can offer effective alternative interventions along with standard procedures in promoting optimal health.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,813
Score d'incertitude au seuil0,559

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,344 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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