The Effectiveness of Self-Compassion Training and Positive Thinking on Sleep Quality and Decrease of Pain Intensity in Girl With Primary Dysmenorrhea
Notice bibliographique
Résumé
Objective: the low sleep quality and pain in girls with primary dysmenorrhea, this study aimed to investigate the effectiveness of self-compassion training and positive attitude to experience sleep quality and decrease of pain intensity in girls with primary dysmenorrhea. Methods: The research was semi-experienced that was conducted as a multi-group, pre-test, and post-test. The sample of the study was girls with primary dysmenorrhea, which were characterized among students in the first district of Rasht City (first and second high school) and were placed in three experimental and control groups. To collect the data and to screen the questionnaire for premenstrual symptoms, Peters Burg’s sleep quality questionnaire, and McGill’s intensity of pain questionnaire were applied. A one-way Analysis Of Covariance (ANCOVA) was used for analyzing data. Results: Positive thinking training and self-compassion training were effective in increasing sleep quality and decreased intensity of pain in girls with primary dysmenorrhea (P<0.001). The effect of positive thinking on quality of life was more than compassion training (P<0.005), but self-compassion does not affect pain severity. Conclusion: Findings indicate the impact of training and self-compassion in preventing the neuropsychological well-being of girls with primary dysmenorrhea.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».