MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4408584945 · doi:10.58837/chula.the.2011.575

ผลของโปรแกรมการเจรญสตตออาการปวดเขาในผสงอายทมภาวะขอเขาเสอม

2011· dissertation· th· W4408584945 sur OpenAlexaboutno aff
ปุณยนุช คงเสน่ห์

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueth
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAttention Economy in Education and Business
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

การวิจัยครั้งนี้เป็นการวิจัยทดลอง ที่ใช้รูปแบบการวิจัยแบบกึ่งทดลอง มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาผลของโปรแกรมการเจริญสติต่ออาการปวดเข่าในผู้สูงอายุที่มีภาวะข้อเข่าเสื่อม โดยใช้แนวคิดการเจริญสติของ Kabat-Zinn (1990) กลุ่มตัวอย่างคือ ผู้สูงอายุที่มีภาวะข้อเข่าเสื่อมจำนวน 70 คน ที่เป็นสมาชิกในชมรมผู้สูงอายุ ในเขตอำเภอเมือง จังหวัดสุราษฎร์ธานี แบ่งเป็นกลุ่มทดลอง 35 คน และกลุ่มควบคุม 35 คน จับคู่ในด้าน อายุ เพศ ค่าดัชนีมวลกาย ชนิดของยาแก้ปวด ความถี่ของยาแก้ปวดที่ได้รับ และประสบการณ์ในการเจริญสติ ซึ่งกลุ่มทดลองได้รับโปรแกรมการเจริญสติเพื่อบรรเทาอาการปวดเข่าในผู้สูงอายุที่มีภาวะข้อเข่าเสื่อม ประกอบด้วยกิจกรรมกลุ่ม 5 ครั้ง และรายบุคคล 3 ครั้งรวม 8 ครั้ง ห่างกันครั้งละ 1 สัปดาห์ส่วนกลุ่มควบคุม ได้รับกิจกรรมตามปกติของชมรมผู้สูงอายุ เครื่องมือที่ใช้ในการทดลอง ได้แก่ โปรแกรมการเจริญสติเพื่อบรรเทาอาการปวดเข่าในผู้สูงอายุที่มีภาวะข้อเข่าเสื่อม เก็บรวบรวมข้อมูล โดยใช้แบบประเมินระดับอาการปวดชนิดตัวเลข (Numeric Rating Scale: NSR) และแบบประเมินภาวะข้อจำกัดจากอาการปวดเข่า (Western Ontario Mcmaster Universities Osteoarthritis Index: WOMAC Scale) ซึ่งผ่านการตรวจสอบความตรงตามเนื้อหาเท่ากับ 1.0 และมีความเที่ยงแบบวัดซ้ำเท่ากับ .78 และ .99 ตามลำดับ วิเคราะห์ข้อมูลโดยหา ค่าเฉลี่ย ร้อยละ ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และสถิติทดสอบที ผลการวิจัยสรุปได้ดังนี้ 1.อาการปวดเข่าของผู้สูงอายุที่มีภาวะข้อเข่าเสื่อม ภายหลังได้รับโปรแกรมการเจริญสติ ต่ำกว่าก่อนได้รับโปรแกรมการเจริญสติ อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .01 2.อาการปวดเข่าของผู้สูงอายุที่มีภาวะข้อเข่าเสื่อม ของกลุ่มที่ได้รับโปรแกรมการเจริญสติ ต่ำกว่ากลุ่มที่ได้รับกิจกรรมตามปกติของชมรมผู้สูงอายุ อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .01

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,508

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1520,097

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAttention Economy in Education and BusinessTravaux en français237 207