Feasibility of a Reflexology and Guided Imagery Intervention During Chemotherapy: Results of a Quasi-Experimental Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE/OBJECTIVES: To evaluate patient characteristics to predict selection and maintenance of a complementary therapy and the feasibility of a randomized clinical trial (RCT) of complementary therapies. DESIGN: Quasi-experimental, exploratory study, unblinded and nonrandomized. SETTING: A comprehensive cancer center in Michigan. SAMPLE: 96 patients undergoing chemotherapy, predominantly Caucasian women. METHODS: Consenting patients with caregivers could choose a reflexology, guided imagery, guided imagery plus reflexology, or interview-only group. Patients without caregivers were restricted to guided imagery or interview-only groups. Data on demographics, depression, anxiety, and functional status were collected using established instruments. MAIN RESEARCH VARIABLES: Quality of life (QOL) and patient characteristics in relation to complementary therapy choice. FINDINGS: Patients who chose a complementary therapy rather than an interview only tended to be older and in worse health and had higher percentages of lung cancer, late-stage cancers, higher anxiety, depressive symptoms, and physical limitations at baseline. Patients lost from the guided imagery and guided imagery plus reflexology groups had greater symptom severity, depressive symptoms and anxiety, and worse physical and emotional well-being than those lost from the reflexology group. CONCLUSIONS: Patient characteristics influence choice of complementary therapies, highlighting the need for RCTs to evaluate the true effect of complementary therapies on the QOL of patients with cancer. Further research on complementary therapies can help healthcare providers identify patients who are likely to benefit most by addressing nursing-sensitive outcomes. IMPLICATIONS FOR NURSING: An RCT of reflexology as a single therapy for females with breast cancer is most feasible compared to other complementary therapies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».