EFFECTS OF AROMATHERAPY AND MASSAGE ON PAIN OF PATIENTS WITH MULTIPLE SCLEROSIS (MS)
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundMultiple sclerosis (MS) is one of common autoimmune diseases with 0.1% incidence in the world population. Pain is one of its clinical manifestations and, according to recent studies, it mostly remains untreated. Pain relief is a primary nursing intervention and, currently, complementary therapies such as massage and aromatherapy are increasingly used for it. PurposeThis quasi-experimental study was conducted to compare between the effects of massage with menthol (aromatherapy) and sweet almond on MS-related pain in patients referring to Mazandaran MS Association in Sari, 2006. Methods80 MS patients were selected by purposive sampling method. Inclusion criteria consisted of age between 20 and 40; no massage prohibition; presence of pain in lumbar or distal extremities; no history of allergy, headache and respiratory diseases. Data were collected by a questionnaire in two parts: demographics and McGill pain scale (0-5). Its validity and reliability were checked by content and internal consistency (r=0.88) methods respectively. Patients were randomly divided into two groups: massage group receiving sweet almond massage and aromatherapy group receiving aromatic (mint abstract) menthol massage. Severity of pain was recorded and compared before and after the intervention. ResultsFinding showed no difference between the groups in terms of demographic data and pain severity before the intervention (P< 0.05). On the other hand, a significant difference was found within (P
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».