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Enregistrement W4412951422 · doi:10.30693/smj.2025.14.7.22

Effect of scrambler Therapy on variables related to quality of life in breast cancer patients

2025· article· en· W4412951422 sur OpenAlexaboutno aff
Seong-kyeong Kim, Shaokang Yu

Notice bibliographique

RevueKorean Institute of Smart Media · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGinseng Biological Effects and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality of life (healthcare)Breast cancerMedicineOncologyCancer therapyCancerInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the effect of scrambler therapy on levels of pain, stress, and depression as they relate to breast cancer patients’ quality of life. A total of 20 patients with breast cancer were chosen as a sample. We measured the short-form McGill pain questionnaire, the stress response inventory, and the Beck depression inventory both prior to scrambler therapy and after 5 and 10 scrambler therapy sessions. A paired t-test was conducted to examine the indicator changes by treatment timing. The short-form McGill pain questionnaire, The stress response inventory, The Beck depression inventory showed significant differences between the following points: before therapy and after 5 sessions, before therapy and after 10sessions, and the completion of 5 and 10 sessions(p<. 05). In summary, Scrambler therapy demonstrated positive effects on the quality of life in breast cancer patients, showing improvements in related variables such as pain, stress, and depression. These findings suggest the potential applicability of Scrambler therapy in the future bio-healthcare field.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,291
Score d'incertitude au seuil0,308

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,282 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
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Résumé présentoui

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