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Enregistrement W2286403847 · doi:10.18869/acadpub.hms.21.2.75

Effect of Muscle Relaxation on Hemodialysis Patients’ Pain

2015· article· en· W2286403847 sur OpenAlexaboutno aff
tahere blouchi, Mojtaba Kianmehr, jahanshir tavakolizade, Mahdi Basirimoghadam, Fateme Biabani

Notice bibliographique

RevueQuarterly of Horizon of Medical Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHemodialysisPhysical therapyRelaxation (psychology)McGill Pain QuestionnaireDialysisInclusion and exclusion criteriaIntensity (physics)Psychological interventionRandomized controlled trialSurgeryInternal medicineVisual analogue scaleNursingAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims: Dialysis patients have experienced some degree of pain, especially foot pain. Some complementary interventions such as muscle relaxation are effective in relieving pain. This study was performed with the aim of assessing the effect of muscle relaxation on hemodialysis patients' pain. Materials & Methods: This randomized controlled clinical trial was conducted on 90 hemodialysis patients of Khatamolanbia and Imam Ali hemodialysis centers of Zahedan during 2013 and 2014. The patients were chosen by purposive sampling based on inclusion criteria and randomly divided into control and experimental groups. Pain intensity was measured by McGill questionnaire before intervention. Then, Benson muscle relaxation was taught to patients' of case group and was performed by them for 15-20 minutes twice a day for a month. The control group received no training. The pain intensity of two groups was compared after one month. The data were analyzed using Chisquare, independent T and Mann-Whitney tests by SPSS 21 software. Findings: Most of the patients were men, married, housekeeper with under diploma education and the mean age of them was 43.015.0 years. There was a significant decrease in pain intensity in the intervention group compared to the control (p=0.03).

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,434

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,004
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,301
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations9
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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