Effect of Self-care Training on Upper Limb Function and Pain After Breast Cancer Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Background: Breast cancer patients who undergo mastectomy encounter numerous problems, the most annoying of which is lymphedema followed by pain and decreased function in the affected limb. Objectives: This study examined the effect of self-care training on upper limb function and pain after breast surgery. Methods: This quasi-experimental study was performed on two groups of 60 patients with breast cancer in the Oncology Ward of Zahedan University of Medical Sciences in 2021. The patients were selected based on the inclusion criteria and through convenience sampling and were then randomly divided into intervention and control groups. The patients in the intervention group attended self-care training and exercise programs implemented in five sessions in addition to the routine care. One and three months after the intervention, upper limb function and pain were measured with DASH and McGill pain questionnaires. The repeated measures analysis of variance (ANOVA) and Bonferroni test were used to compare the pre-, and post-intervention mean scores and mean differences in the two groups. Results: The mean scores of upper limb function one and three months after the training program in the intervention group were lower than the mean scores of the control group. In other words, the quality of upper limb function was not significantly different despite the changes in the first month, but upper limb function significantly improved three months after the intervention (P < 0.001 vs. P = 0.06). The mean pain scores before, one month, and three months after the intervention in the intervention group were 10.4, 35.7, and 6.26, respectively, and the corresponding values in the control group were 10.8, 41.7, and 21.1, respectively, showing significant differences between the two groups, with the intervention group having lower pain scores than the control group (P = 0.001). Conclusions: Since lymphedema and its consequences, including decreased upper limb function and pain, are very serious issues, medical staff can give priority to this training program and implement it to prevent and control these complications.
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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».