EFFICACY OF ONE TIME TRANSCUTANEOUS ELECTRICAL NEUROMUSCULAR STIMULATION (TENS) IN NEXT TWO MENSTRUAL CYCLES IN PRIMARY DYSMENORRHEA
Notice bibliographique
Résumé
Background: Dysmenorrhea refers to the occurrence of painful menstrual cramps of uterine origin. TENS may be an alternative treatment option for women with dysmenorrhea who wish to stop using non-steroidal antiinflammatory drugs (NSAIDs), oral contraceptives, or other analgesics because the existing medication is ineffective, has unacceptable adverse effects, or due to personal choice. An effective non-pharmacological method of treating dysmenorrhea would be of great potential value in treating dysmenorrhea. Materials and Methods: 50 females with age group of 20-30 years having moderate or severe degree of disability due to dysmenorrhea with VAS score > 7 without athletic background were taken into the study. Conventional TENS was applied on 1 st and 2 nd day of menses over the abdomen in criss-cross pattern and effect of TENS was evaluated in present and next two menstrual cycles. Assessment tools were Visual analogue scale (VAS), Shortform McGill Pain Questionnaire(SF-MPQ) and Short-form Moos Menstrual Distress Questionnaire (SF-MMDQ) and Outcome measures were Pain ( assessed by VAS and SF-MPQ), Quality of life (assessed by SF-MMDQ) and Number of analgesics used.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».