Effect of Localized Cold Treatment Modality on Pain Intensity during Labor in Primiparous Women
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Pain is a common and inevitable component of labor process and is considered as the most severe pain in human. Regarding the importance of reducing labor pain and prioritizing natural vaginal delivery, this study was conducted to determine the effect of localized cold treatment modality on labor pain in primiparous women. Methods: This clinical trial was conducted among 80 primiparous eligible women eligible in Karaj Maternity Hospitals, Karaj, Iran. The samples were randomly assigned into two groups of control and intervention. To determine the severity of pain and duration of delivery, McGill's Pain Questionnaire was used. Data analysis was performed using independent samples and paired t-tests in SPSS software, version 19. P-value less than 0.05 was considered statistically significant. Results: There was a significant difference between the groups regarding the severity of pain, mean duration of first and second stages of labor, frequency distribution of satisfaction of the subjects, satisfaction with breastfeeding and cuddling (P<0.05). However, no significant difference was observed between the groups in terms of the mean duration of the third stage of labor, mean Apgar scores, time of cuddling, and satisfaction with breastfeeding (P=0.49, P>0.05, P=0.43, and P=0.86, respectively). Conclusion: Cold treatment modality was useful for controlling labor pain in comparison to routine care.
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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) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».