Inpatient Acupuncture at a Major Cancer Center
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Use of complementary and integrative therapies is increasing among cancer patients, but data regarding the impact treatments such as acupuncture have in an inpatient oncology setting are limited. METHODS: Patients who received acupuncture in an inpatient hospital environment between December 2014 and December 2015 were asked to complete a modified Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS; 0-10 scale) before and after each visit. Pre- and post-treatment scores were examined for each symptom using paired t tests. RESULTS: A total of 172 inpatients were treated with acupuncture in their hospital beds (257 visits). Thirty percent (n = 51) received at least one additional follow-up treatment (mean visits/patient = 1.5). Completion rate of the modified ESAS after acupuncture was 42%. The most common reasons for not completing the post-treatment ESAS were "patient too drowsy" or "patient fell asleep" (72%). For patients who reported a baseline symptom score ≥1, the greatest improvements (mean change ± SD) after acupuncture on the initial visit were found for pain (-1.8 ± 2.2; n = 69; P < .0001), nausea (-1.2 ± 1.9; n = 30; P < .001), anxiety (-0.8 ± 1.8; n = 36; P = .01), drowsiness (-0.6 ± 1.8; n = 57; P = .02), and fatigue (-0.4 ± 1.1; n = 67; P = .008). For patients who received at least one follow-up visit, significant improvement from baseline was found for sleep disturbance (-2.5 ± 4.4; n = 17; P = .03), anxiety (-2.4 ± 1.7; n = 9; P = .002), pain (-2.3 ± 2.7; n = 20; P = .001), and drowsiness (-2.0 ± 2.6; n = 16; P = .008). CONCLUSIONS: Patients who received inpatient acupuncture at a major cancer center experienced significant improvement after treatment for pain, sleep disturbance, anxiety, drowsiness, nausea, and fatigue.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle