Affirmation-Tapping to Reduce Pain Perception and Glutamate Serum Levels of Post-cesarean Patients
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Affirmation, by praying and positive evaluation accompanied by acupoint stimulation, has been shown to reduce pain in postoperative patients. In other studies, affirmations can reduce chronic pain due to the down-regulation performance of Glutamate receptors. Acupuncture can reduce pain complaints by modulating Glutamate at the spinal level. So it is suspected that affirmation-tapping can reduce postsurgical pain due to modulation of Glutamate; however clinical studies have not been conducted. The aim is to compare the pain perception of postoperative patients given affirmation-tapping therapy with other treatment patients as complementary nursing interventions. This is to see if the modulation of the performance of serum Glutamate levels is different from other treatments. Methods: We used a randomized post-test control group design that was performed parallel in post-cesarean patients. A sample of 40 patients was divided into four groups (10 in affirmations, 10 in tapping, 10 in affirmation-tapping and 10 in controls). They were obtained through simple random sampling. The instruments included affirmation-tapping guides, Elisa kits and McGill Melzack Pain's short questionnaire form (MPQ-sf). The independent variable was the affirmation-tapping intervention and the dependent variable was the perception of pain and Glutamate serum level. Data were analyzed using simple linear regression. Results: The average of Glutamate levels in the Affirmation-tapping treatment group was lower (0. 0340. 004) pg/mL and significantly different (Sig=0.00) from other groups (0. 0560. 011) pg/mL. Conclusion: Affirmation-tapping as a complementary nursing intervention decreases pain perception and Glutamate serum levels in patients post-cesarean section that supports conventional treatment. Affirmation-tapping is recommended as an intervention to overcome pain perception in postoperative nursing patients who support conventional treatment.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 ».