05 / THE EFFECTS OF MUSCLE RELAXATION THERAPY IN REDUCING HEAD AND NECK CANCER POSTOPERATIVE INDUCED FATIGUE AND SLEEP QUALITY -A RANDOMIZED CONTROLLED TRIAL
Notice bibliographique
Résumé
Introduction and ObjectivesFatigue and poor sleep quality is common state in patients with head and neck cancer. This study examined the effectiveness of the muscle relaxation intervention to improve the fatigue and sleep quality in head and neck cancer patients.MethodsPatients were randomized to intervention and control group (see Figure 1). The outcome adjudicators were blinded. The intervention group underwent Hendrickson muscle relaxation therapy for 15 minutes every night from the Day 3 of transfer from intensive care unit until they were discharged from hospital and the control group received regular care. We observed and recorded the all patientsu2019 status on each day. The outcomes were measured by using the Taiwanese version of the BFI (The Brief Fatigue Inventory, the scale range from 0 to 10), PSQI (Pittsburgh Sleep Quality Index, the scale range from 0 to 21) scale and the severity of depression level (Visual Analogue Scale, the range from 0 to 10).ResultsA total of 60 patients were included and analyzed(see Table 1), excluding 7 patients were dropped from the study for a few reasons. General Estimated Equation analysis revealed that the sleep quality (u03b2 = -2.07; p > 0.05) and fatigue (u03b2 = -0.80; p > 0.05) of the intervention group exhibited greater improvements than those of the control group (see Table 2). The depression level of the intervention group was significantly lower than of the control group on Days 4, Day 5, Day 7, Day 9 and Day 10 (p > 0.05) (see Figure 2).ConclusionsThe use of muscle relaxation intervention does prove to be of greater benefit in decreasing fatigue and promote sleep quality. Hence, clinical care workers could use this study as a reference for patient 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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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 ».