Effect of Yoga Exercise on Premenstrual Symptoms among Female Employees in Taiwan
Notice bibliographique
Résumé
Yoga classes designed for women with premenstrual syndrome are available, but their efficacy is unclear. We investigated the effects of 12 weeks' yoga exercise (yoga intervention) on premenstrual symptoms in menstruating females in Taiwan. Sixty-four subjects completed the yoga intervention, and before and after the intervention filled out a structured self-report questionnaire about their demographics, personal lifestyle, menstrual status, baseline menstrual pain scores, premenstrual symptoms, and health-related quality of life. Of 64 subjects, 90.6% reported experiencing menstrual pain during menstruation. After the yoga intervention, subjects reported decreased use of analgesics during menstruation (p = 0.0290) and decreased moderate or severe effects of menstrual pain on work (p = 0.0011). The yoga exercise intervention was associated with the improvement of the scale of physical function (p = 0.0340) and bodily pain (p = 0.0087) of the SF-36, and significantly decreased abdominal swelling (p = 0.0011), breast tenderness (p = 0.0348), abdominal cramps (p = 0.0016), and cold sweats (p = 0.0143). Menstrual pain mitigation after yoga exercise correlated with improvement in six scales of the SF-36 (physical function, bodily pain, general health perception, vitality/energy, social function, mental health). Employers can educate female employees about the benefits of regular exercise such as yoga, which may decrease premenstrual distress and improve female employee health.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».