Immunological and Psychological Benefits of Aromatherapy Massage
Notice bibliographique
Résumé
This preliminary investigation compares peripheral blood cell counts including red blood cells (RBCs), white blood cells (WBCs), neutrophils, peripheral blood lymphocytes (PBLs), CD4(+), CD8(+) and CD16(+) lymphocytes, CD4(+)/CD8(+) ratio, hematocrit, humoral parameters including serum interferon-gamma and interleukin-6, salivary secretory immunoglobulin A (IgA). Psychological measures including the State-Trait Anxiety Inventory (STAI) questionnaire and the Self-rating Depression Scale (SDS) between recipients (n = 11) of carrier oil massage and aromatherapy massage, which includes sweet almond oil, lavender oil, cypress oil and sweet marjoram oil. Though both STAI and SDS showed a significant reduction (P < 0.01) after treatment with aromatherapy and carrier massage, no difference between the aromatherapy and control massage was observed for STAI and SDS. Aromatherapy, in contrast to control massage, did not significantly reduce RBC count or hematocrit. However, aromatherapy massage showed a significant (P > 0.05) increase in PBLs, possibly due to an increase in CD8(+) and CD16(+) lymphocytes, which had significantly increased post-treatment (P < 0.01). Consequently, the CD4(+)/CD8(+) ratio decreased significantly (P < 0.01). The paucity of such differences after carrier oil massage suggests that aromatherapy massage could be beneficial in disease states that require augmentation of CD8(+) lymphocytes. While this study identifies the immunological benefits of aromatherapy massage, there is a need to validate the findings prospectively in a larger cohort of patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 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 ».