A Quasi Experimental Study to Assess the Effectiveness of Ginger Powder on Dysmenorrhea among Nursing Students in Selected Nursing Colleges, Hoshiarpur, Punjab
Notice bibliographique
Résumé
Background: primary dysmenorrhea is one of the most common gynecologic disorders affecting more than half of menstruating women that interferes with daily activities. Some studies have found alternative methods such as acupuncture, acupressure, stimulation, massage, aromatherapy and ginger to be fairly effective for treatment of dysmenorrhea. Ginger is a spice that has traditionally been treated as medicine. So, ginger powder was used to assess its effect on dysmenorrhea among nursing students. Material & Methods: sample of 60 nursing students from selected nursing colleges, 30 each in experimental group and control group were selected by non-probability purposive sampling technique. Subjective and objective assessment of level of dysmenorrhea wer done by using modified mcgill pain questionnaire and standardized wong bakers faces pain rating scale respectively. Analysis was done by using both descriptive and inferential statistics. Findings: findings showed that according to subjective assessment in experimental group, 100% nursing students had mild level of pain, whereas in control group, 46.67% had mild level of pain, On the other hand, according to objective assessment in experimental group 66.7% had mild level of pain whereas in control group 56.7% had moderate pain. Results were found statistically significant at p < 0.01 level in experimental group on both subjective and objective assessment. Conclusion: study reveals that there was impact of ginger powder on dysmenorrhea among nursing students in experimental group.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».