Comparing the Effectiveness of Expressive Writing and Relaxation on Mental Health and Treatment Success in Women Undergoing Assisted Reproductive Technology: A Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Infertility and its treatments can lead to mood disorders such as depression, anxiety, stress. This study aimed to compare the effects of relaxation and expressive writing on depression, anxiety, stress, and treatment success in women utilizing assisted reproductive technology methods. Materials and methods: In this parallel randomized clinical controlled trial, 90 infertile women undergoing assisted reproductive technology were involved. Participants were randomly assigned to three groups: writing (n=30), relaxation (n=30), and control (n=30). The writing and relaxation groups received either expressive writing or relaxation interventions, while the control group only received routine treatment. The primary outcomes measured in the study were depression, anxiety, and stress, with treatment success as the secondary outcome. All participants completed the Depression, Anxiety, and Stress Scale at the beginning of the treatment cycle and again before ovarian puncture. Statistical analysis was performed using the Chi-squared, Kruskal-Wallis, and Wilcoxon tests. A p-value<0.05 was considered statistically significant. Results: The results showed that mean differences in depression (P=0.001) and stress scores (P=0.011) before and after intervention in the writing group were significantly higher than in the control group. Additionally, only the writing group experienced a significant decrease in depression (P=0.016). However, there was no significant difference in other measured outcomes among the three groups. Conclusion: It is recommended to conduct more well-designed studies to further investigate the effects of expressive writing and relaxation techniques.
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 | 0,022 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».