MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4405089208 · doi:10.1186/s12909-024-06420-z

The effect of computer-based Stress Inoculation Training (SIT) approach on the pelvic pain, depression, and anxiety in students with primary dysmenorrhea: a clinical trial study

2024· article· en· W4405089208 sur OpenAlexaboutno aff
Leila Dailer, Hajar Adib‐Rad, Fatemeh Bakouei, Mahbobeh Faramarzi, Soraya Khafri

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMenstrual Health and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBabol University of Medical Sciences
Mots-clésAnxietyMcGill Pain QuestionnairePhysical therapyDistressMedicineDepression (economics)Perceived Stress ScaleChecklistHospital Anxiety and Depression ScalePelvic painClinical psychologyRepeated measures designPsychologyStress (linguistics)PsychiatryVisual analogue scaleSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Primary dysmenorrhea (PD) is one of the most common pains experienced by women. Stress Inoculation Training (SIT) is a cognitive-behavioral technique that immunizes them against future periods of stress. The purpose of this research is to investigate the effectiveness of a computer-based stress inoculation approach on pelvic pain, depression, and anxiety symptoms in students with PD. METHODS: The present study is a clinical trial conducted on 100 students with PD. The SIT intervention consisted of eight consecutive sessions. The content of the sessions was created as multimedia on a computer platform of a site. In each session, several interactive questions were asked about the topics of that session, and participants answered them, with responses recorded in the system. Then, each individual session, lasting about 50 min, was sent as a link (offline) to a participant. Data collection tools included the demographics Checklist, McGill Pain Questionnaire (MPQ), Moos Menstrual Distress Questionnaire (MMDQ), Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS), Pain Self-Efficacy Questionnaire (PSEQ), and Perceived Stress Scale (PSS-14), which were completed on the second menstrual day of the cycle before the study and for three consecutive cycles after the intervention by each student. The data were analyzed using chi-square, generalized linear mixed models (GLMM), and multiple linear regression tests. The significance level was set at P < 0.05. RESULTS: The results of the GLMM test showed that the SIT intervention decreased depression (p = 0.002), anxiety (p = 0.001), menstrual distress (p = 0.001), pain intensity (p = 0.003), and perceived stress (p = 0.002), while it increased pain self-efficacy (p = 0.001). Based on multiple linear regression analysis, the main predictors of depression were the student's age and residence in a dormitory (β=-0.255, p = 0.047 and β=-0.376, p = 0.005, respectively). The factors influencing pain self-efficacy were birth rank and the type of university admission (β=-0.351, p = 0.027 and β=-0.249, p = 0.030, respectively). In the presence of confounding variables, increasing age and living in a dormitory were risk factors that increased depression, while studying with tuition fees and a higher birth rank were associated with decreased self-efficacy. CONCLUSION: The computer-based SIT was effective in reducing pelvic pain, and psychological factors, and in increasing pain self-efficacy in students with primary dysmenorrhea. Therefore, it can be used as a useful solution to manage complications associated with primary dysmenorrhea. TRIAL REGISTRATION: IRCT20230130057274N5 Date of registration: 2024-04-29 Retrospectively registered.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil0,361

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,366 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Medical EducationMême sujetMenstrual Health and DisordersTravaux en français237 207