Feasibility and Efficacy of Craniosacral Therapy on Sleep Quality in Fibromyalgia Syndrome: a Pre-Post Pilot Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Sleep disturbance is one of the key symptoms of fibromyalgia syndrome (FMS), which negatively affects the participants’ quality of life. Craniosacral therapy (CST) is a gentle manual technique found to have significant effects on pain and function in chronic pain participants. However, limited evidence exists on its effectiveness on sleep quality in FMS participants. Purpose: To evaluate the feasibility and effectiveness of CST on sleep quality in FMS participants. Setting: Outpatient physiotherapy department of a hospital in Bangalore. Participants: Participants diagnosed with FMS. Research Design: A pre/post pilot trial. Intervention: Once weekly, 45-minute sessions of CST for 12 weeks. The participants continued the standard medical care prescribed by the physician. Main Outcome Measure: The sleep quality was evaluated using Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) at baseline and 12 weeks. The data analysis was carried out using paired t test. Results: 9 out of 10 included par-ticipants completed the treatment and were included for analysis. The results of the paired t test showed significant improvement in the global PSQI score (p = .001, mean difference = 5.44±3.28, 95% CI = 2.92-7.97), as well as the 5 components of PSQI (p < .05). Conclusion: CST was feasible to deliver with high retention, acceptability, and minimal adverse events. It significantly improved sleep quality in FMS participants along with standard medical care. However, future studies with larger sample sizes and appropriate control groups are required to confirm the findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».