The Effectiveness of a Pain Management Program on Intensify of Pain and Quality of Life Among Cancer Patients in Myanmar
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Cancer is one of the leading causes of death worldwide and is rapidly becoming a global pandemic. Cancer pain significantly affects the diagnosis, quality of life and survival of patients with cancer. The aim of this study is to analyse the effect of a Pain Management Program (PMP) on pain and quality of life in a patient with cancer.Methods: This study used a quasi-experimental design with a randomised pre-post test design approach. The data was collected from cancer patients in No 2 Military Hospital (500-Bedded), Yangon, Myanmar. The patients were recruited using a random allocation sampling technique and consisted of 30 respondents (experimental group) and 30 respondents (control group) taken according to the inclusion criteria. The Short Form-McGill Pain Questionnaire 2 (SF-MPQ 2) was used to assess pain, and The European Organization for Research and Treatment of Cancer Quality of Life Questionnaire-Core 30 (EORTC QLQ-C30) was used to assess the quality of life.Results: A MANOVA test was used to analyse the effect of PMP. It showed that 1) PMP decreased the pain and 2) PMP increased the quality of life in patients with cancer.Conclusion: Improvements in the quality of life and to do with pain-related cancer suggests that the vicious cycle of chronic pain may be alleviated by PMP. As we look at the results, PMP can be an effective treatment to be used by nurses for decreasing pain and increasing the quality of life in patients with cancer.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| 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 ».