The Effectiveness of Acceptance and Commitment Therapy on Pain Control and Adherence to Treatment in Dialysis Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pain control and adherence to treatment is one of the most common problems in dialysis patients. Psychological treatments can be effective in reducing the problems of these patients. This study attempted to investigate the effectiveness of acceptance and commitment therapy (ACT) on pain control and adherence to treatment among dialysis patients. Methods: It was a semi-experimental pre-test, post-test study with a control group. The statistical population consisted of 40 people who were referred to a dialysis clinic in 2022 and an available sampling method was used to select and randomly assign patients to two experimental and control groups. In the experimental group, ACT was performed in eight sessions of 90 minutes. McGill pain questionnaire (MPQ) and adherence to treatment scale were used. Data were analyzed using SPSS software, version 21 and analysis of covariance. Results: There was a significant difference between the mean scores of pain control and adherence to treatment in the two experimental and control groups (p<0.05). The effect of this treatment on increasing the pain control score was 51% and on increasing the adherence to treatment score was 44%. Conclusion: ACT can increase pain control and adherence to treatment in dialysis patients; thus, it can be used in designing treatment plans for dialysis patients.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».