Comparison of motor imagery focused pelvic floor exercises and relaxation exercises for treating dysmenorrhea: A randomized controlled study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the impact of integrating motor imagery-focused pelvic floor exercises (MOPEXE) and relaxation exercise (RE) on pain and menstrual symptoms in the management of dysmenorrhea. MATERIALS AND METHODS: 60 participants with dysmenorrhea were randomly allocated to MOPEXE, RE, and a combination group that included both exercises. Participants were instructed to perform the relevant exercise program 3-d per week for eight weeks. The Menstruation Attitude Questionnaire (MAQ), Functional and Emotional Dysmenorrhea Scale (FEDS), and Short-Form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ) were used to assess pre- and post-treatment participant-reported outcomes. RESULTS: Combination therapy revealed a significant decrease in VAS and FEDS (emotional) and an increase in MAQ (deliberating event, natural event, anticipation, and denial parameters) compared to MOPEXE. MOPEXE group demonstrated a significant increase in menstruation as a bothersome event and a decrease in FEDS (functional). In comparison with the RE group, MAQ scores were significantly higher in the combination group. A significant reduction in VAS and an increase in the denial parameter of MAQ were observed in the RE group. CONCLUSION: Physical therapy with pelvic floor and relaxation exercises centered on motor imagery is an effective measure to reduce painful symptoms and to relieve dysmenorrhea both in terms of functional and emotional aspects.
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 | 0,002 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».