Aromatic Abdominal Massage for Alleviating Menstrual Pain in Nursing Students at Suez Canal University
Notice bibliographique
Résumé
form their normal daily activities for one to three days each month. Aromatic abdominal massage is one of non –pharmacological methods can help women copes with the menstrual pain. Aim of study: was to assess the effect of aromatic abdominal massage by using (lavender, clary sage dissolved in almond oil) on alleviating menstrual pain intensity. Design: Experimental design. Setting: The study was conducted at Faculty of Nursing, Suez Canal University in Ismailia city. Sample: purposive sample of (106) nursing students having any degree of primary menstrual pain was recruited in this study. The sample divided randomly into study and control group (53 nursing students each). Tools of data collection:1) A structured interviewing questionnaire,2) Rating Analogue Scale, and 3) McGill pain questionnaire. Results: It revealed that the Rating Analogue Scale in first three days of the two consecutive cycles after intervention was significantly lower in interventional group than control group except in third day of menses in second cycle after intervention. Also, the mean score of all descriptors of McGill pain questionnaire were lesser in interventional group than in control group of the two consecutive cycles after intervention, but the difference was significant in the first cycle after intervention only. Conclusion: Abdominal massage with lavender and clary sage was effective on alleviating menstrual pain among nursing students having primary menstrual pain comparing to abdominal massage only. Recommendation: Abdominal massage with lavender and clary sage should be incorporated in nursing practice as a pain relieving measures for girls suffering from menstrual pain
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 | 0,002 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».