MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2093676748 · doi:10.1111/j.1537-2995.2007.01449.x

Dismantling applied tension: mechanisms of a treatment to reduce blood donation–related symptoms

2007· article· en· W2093676748 sur OpenAlexaff
Blaine Ditto, Christopher France, Michael A. Albert, Nelson Byrne

Notice bibliographique

RevueTransfusion · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBlood donation and transfusion practices
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDonationMedicineFaintingNauseaMuscle tensionBlood donorRandomized controlled trialPhysical therapySurgeryAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Blood donation-related symptoms such as dizziness, nausea, and fainting are unpleasant for the donor and a significant disincentive for repeat donation. The muscle tensing technique of applied tension (AT) reduced symptoms in several studies. STUDY DESIGN AND METHODS: This study was a randomized controlled trial of different components of AT. A total of 1209 donors were randomly assigned to one of six conditions involving tension of different muscle groups or donation as usual. Dependent measures included a symptom questionnaire and whether or not the donor's chair was reclined to treat a reaction. RESULTS: Replicating previous findings, donors who practiced the "full" AT procedure reported significantly fewer symptoms, were less likely to require chair reclining, and rated their chances of giving blood again as greater than those in the donation-as-usual group. Of the component groups, donors who tensed only their lower body were most similar to the full-AT group. Upper-body tension in and of itself did not reduce symptoms though another condition involving upper body tension, which directed attention away from the arm with the needle in it had several significant effects. CONCLUSION: The positive effects of AT on blood donation outcome appear to be mediated primarily by lower-body tension though distraction also probably contributes to its impact.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations60
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTransfusionMême sujetBlood donation and transfusion practicesTravaux en français237 207