Impact of Massage Therapy on Fatigue, Pain, and Spasticity in People with Multiple Sclerosis: a Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Multiple sclerosis (MS) is a chronic, immune-mediated, inflammatory disease that leads to fatigue, pain, and spasticity, as well as other sensorimotor and cognitive changes. Often traditional medical approaches are ineffective in alleviating these disruptive symptoms. Although about one-third of surveyed individuals report they use massage therapy (MT) as an adjunct to medical treatment, there is little empirical evidence that MT is effective for symptom management in people with MS.Purpose: To measure the effects of MT on fatigue, pain, spasticity, perception of health, and quality of life in people with MS.Setting: Not-for-profit long-term care facility.Participants: Twenty-four of 28 enrolled individuals with MS (average age = 47.38, SD = 13.05; 22 female) completed all MT sessions and outcome assessments.Research Design: Nonrandomized, pre–post pilot study.Intervention: Standardized MT routine one time a week for six weeks.Main Outcome Measure(s): Modified Fatigue Index Scale (MFIS), MOS Pain Effects Scale (MOS Pain), and Modified Ashworth Scale (MAS). Secondary outcome measures: Mental Health Inventory (MHI) and Health Status Questionnaire (HSQ).Results: There was a significant improvement in MFIS (p < .01), MOS Pain (p < .01), MHI (p < .01), and HSQ (p < .01), all with a large effect size (ES) (Cohen’s d = -0.76, 1.25, 0.93, -1.01, respectively). There was a significant correlation betweenchange scores on the MFIS and the MOS Pain (r = 0.532, p < .01), MHI (r = -0.647, p < .01), and subscales of the HSQ (ranging from r = -0.519, to -0.619, p < .01).Conclusions: MT as delivered in this study is a safe and beneficial intervention for management of fatigue and pain in people with MS. Decreasing fatigue and pain appears to correlate with improvement in quality of life, which is meaningfulfor people with MS who have a chronic disease resulting in long-term health care needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».