The Effect of Foot Reflexology and Knee Massage With Black Cumin Seed Oil on Knee Osteoarthritis Symptoms
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to examine the effect of foot reflexology and knee massage with black cumin seed oil on pain and fatigue symptoms in elderly individuals with knee osteoarthritis and assess which of these 2 applications is more effective. Our randomized controlled trial was conducted with 150 participants. Study data were collected from participants over 65 years who received outpatient treatment in a university hospital's physical therapy and rehabilitation unit and were determined to have no perception problems based on the Mini-Mental Test. After randomization, the study sample was classified into 5 groups, each including 30 participants: (1) foot reflexology with black cumin seed oil, (2) foot reflexology with a placebo, (3) knee massage with black cumin oil, (4) knee massage with a placebo, and (5) control. Participants were administered a Patient Descriptive Information Form, the Lequesne Knee Osteoarthritis Index, the Pain-Visual Analog Scale, the Fatigue Severity Scale, and the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index. Control group participants received standard of care, while participants in treatment groups received the studied interventions for 6 weeks. Data were collected by administering questionnaires to the participants in the first and sixth weeks and analyzed using IBM Statistical Package for Social Sciences 22.0 software. The study showed that foot reflexology and knee massage administered using black cumin oil effectively reduced pain and fatigue severity in Osteoarthritis (OA) patients, and overall, foot reflexology administered using black cumin oil was the most effective treatment to reduce pain and fatigue.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».