Effects of MBSR therapy on negative emotions, fatigue, and sleep quality in “post-ICU patients”
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Survivors of intensive care unit (ICU) transfer to the common ward are often accompanied by psychological distress, negative emotions, fatigue, and sleep disturbances that affect recovery. Mindfulness-based stress reduction (MBSR) has achieved reliable results in improving physical and mental health. However, no clinical study has been conducted to evaluate the effects of MBSR on negative emotions, fatigue and sleep quality of patients who survived ICU and were transferred to general wards. METHODS: This is a prospective randomized controlled trial (RCT) examining the effects of MBSR on negative emotions, fatigue, and sleep quality in inpatients transferred from ICU to general ward. Participants were randomly divided into the treatment group and the control group in a ratio of 1:1. On the basis of the same nursing plan and health education, the treatment group received MBSR therapy, while the control group received no other interventions, and all the patients were followed up for 3 months after 2 weeks of continuous treatment. The indicators included negative mood indicators [Self-rating Depression Scale (SDS) and Self-Rating Anxiety Scale (SAS)], fatigue index [Fatigue Severity Scale (FSS) and Brief Fatigue Inventory (BFI)], and sleep quality index [Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI)]. Finally, SPSS 20.0 software was used for statistical analysis of the data. DISCUSSION: This study will evaluate the effects of MBSR on negative emotions, fatigue, and sleep quality in hospitalized patients transferred from ICU to general ward. The results of this study will provide a reference for MBSR to improve psychological distress in ICU survivors transferred to general ward. TRIAL REGISTRATION: This study protocol was registered in the Open Science Framework (OSF) (registration number: DOI 10.17605/OSF.IO/PD7SU).
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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 | 0,008 |
| 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 ».