Effect of honey-ginger mouthwash on oral mucositis in patients undergoing chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Background Oral mucositis is considered as one of the most prevalent complications of chemotherapy or radiation therapy in cancerous tumors, which can interrupt the patient’s treatment and nutrition. This study therefore aimed to evaluate the efficacy of ginger-honey mouthwash on the prevention of chemotherapy-induced oral mucositis in patients suffering from various cancers.Materials and methods In this randomized clinical trial study, 70 patients receiving chemotherapy were divided into case and control groups. The former group (n = 34) received natural honey-ginger mouthwash and the latter (n = 36) used normal saline for 14 days. The presence and severity of oral mucositis, pain intensity, and other related characteristics were evaluated based on a two-part questionnaire (demographic and clinical information) and a checklist prepared from the protocols of the World Health Organization in each group.Results During a 14-day intervention, patients received a 7-day intervention with ginger-honey mouthwash revealed a significant reduction in the mean severity of oral mucositis compared to the control group (p = 0.03). However, a 14-day intervention with ginger-honey mouthwash indicated no significant impact on the mean severity of oral mucositis (p = 0.6). In addition, no significant difference was observed in pain intensity between case and control groups during these 14 days.Conclusions This study suggests that a seven-day intervention with ginger-honey mouthwash has a beneficial effect on reducing the severity of mucositis in patients under chemotherapy, unlike a 14-day intervention. The honey-ginger mouthwash fails to have a significant effect on the pain intensity due to mucositis in patients undergoing chemotherapy.
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 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) | 0,001 | 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 ».