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Enregistrement W3200600369 · doi:10.1097/njh.0000000000000803

Effects of Bathing in a Tub on Physical and Psychological Symptoms of End-of-Life Cancer Patients

2021· article· en· W3200600369 sur OpenAlexaboutno aff
Eriko Hayashi, Maho Aoyama, Fumiyasu Fukano, Junko Takano, Yoichi Shimizu, Mitsunori Miyashita

Notice bibliographique

RevueJournal of Hospice and Palliative Nursing · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueTherapeutic Uses of Natural Elements
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBathingMedicineAnxietyDepression (economics)Palliative careCancerPhysical therapyInternal medicinePsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This observational, controlled study explored the effects of bathing on the physical and psychological aspects of terminal cancer patients on a palliative care ward. With nurses' assistance, the patients evaluated and recorded the severity of their symptoms at 10:00 am, 30 minutes after initial bathing, and at 5:00 pm. The bathing care was provided as routine care according to the patients' wishes. Twelve symptoms were measured using 9 items (numbers 1-9) from the Edmonton Symptom Assessment System-Revised Japanese version and 3 items from the Cancer Fatigue Scale. Outcomes were compared between bathing days and nonbathing days (control) and between before and after bathing. Of the 57 bathers, data were available for both bathing days and nonbathing days for 42 bathers. In the comparison between bathing and nonbathing days, tiredness was significantly improved (effect size [ES], 0.35; P = .02). On the basis of the pre-post bathing comparison, 6 symptoms, namely, tiredness (ES, 0.40; P < .01), lack of appetite (ES, 0.36; P = .01), decreased well-being (ES, 0.33; P = .01), anxiety (ES, 0.36; P = .01), pain (ES, 0.31; P = .02), and depression (ES, 0.30; P = .02), were significantly improved. Bathing in a tub effectively improves tiredness and might be effective for distressing symptoms in end-of-life cancer 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,293

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,406 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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