Effectiveness of Eye Movement Exercise Application on Pain and Stress among Patients undergoing Hemodialysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Stress and pain are high among patients undergoing hemodialysis. Extra calcium and phosphate can also settle in the eyes and cause eye pain and irritation in dialysis patients. Eye movement exercise application affected a wide range of physical and psychological signs and symptoms among patients undergoing hemodialysis. Aim: To evaluate the effectiveness of eye movement exercise application on eye pain and stress among patients undergoing hemodialysis Subjects and methods Design: Quasi-experimental research design pre-post-test was utilized in this study. Settings: The study was conducted at hemodialysis units at Sohag University Hospital, Egypt. Sample: Purposive samples of 100 patients undergoing hemodialysis were enrolled in this study. Tools: Three tools were used for data collection; Tool I: Structured Interview Questionnaire that contains two parts part one; patients' personal demographic data and part two; medical data history, Tool II: Short Form McGill Pain Scale (SF-MPS) to assess eye pain, and Tool III: Perceived Stress Scale (PSS-10). Results: The current study results revealed that; post- eye movement exercise application was significantly affected in reducing eye pain and stress mean scores among patients undergoing hemodialysis compared to pre-application. Conclusion: The study concluded that; the eye movement exercise application has a significant positive effect on reducing eye pain and stress among patients undergoing hemodialysis. Recommendations: The eye movement exercise should be integrated into the care of patients undergoing hemodialysis to help in the reduction of eye pain and stress reduction especially when they had fluids and electrolyte disturbances. Eye movement training should be promoted in practice because it can reduce negative emotions and alleviate pain sensations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».