The Effect of Cognitive-Behavioral Therapy (CBT) on Anxiety Reduction in Critical Care Unit (CCU) Patients During Hospitalization
Notice bibliographique
Résumé
Patients admitted to Critical Care Units (CCU) face multiple stressors, and these stressors cause anxiety in patients. Anxiety increases heart function in heart patients. High levels of anxiety in cardiac patients increase in association with hospital complications. The purpose of this study was to determine the effect of Cognitive-Behavioral Therapy (CBT) on reducing the anxiety of patients in CCU during their hospitalization. The study design was quasi-experimental (pre-test and post-test). This study was performed on patients in CCU of Shahid Mostafa Khomeini hospital in 2019; for this purpose, 30 patients in CCU were randomly divided into intervention (n=15) and control (n=15) groups. Before the intervention, the demographic variables questionnaire and DASS-21 anxiety questionnaire were completed by both groups. Then, the intervention group received CBT for eight sessions according to the average number of hospital days (eight days) by the therapist (researcher). The control group did not receive any intervention. After the intervention, the demographic variables questionnaire and DASS-21 questionnaire were completed by the intervention and control groups again. Data analysis was done by SPSS-21 software and descriptive tests, ANOVA, and independent and pairwise t-test. There was no significant difference between the two groups in the mean score of anxiety before treatment, but the mean score of anxiety significantly decreased after treatment in the intervention group (9.63±2.773) compared to the control group (13.23±2.115; p<0.001). CBT can reduce the level of anxiety in patients admitted to CCU, and this method can be used as a simple and low-cost complementary non-pharmacological practice in these patients.
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 | 0,000 | 0,010 |
| 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 ».