The effect of tea herb cream on wound healing satisfaction and episiotomy pain intensity in primiparous women (double-blind clinical trial)
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Episiotomy is one of the most common surgeries in midwifery. Episiotomy wound healing can lead to perineal infection and pain, and affects mothers' satisfaction with childbirth. Tea herb with analgesic and anti-inflammatory properties can be effective on mothers' satisfaction with wound healing process. Therefore, the present study was conducted with aim to investigate the effect of tea herb cream on wound healing satisfaction and episiotomy pain intensity in primiparous women. Methods: This double blind randomized clinical trial study was conducted in 2014 on 100 eligible primiparous women referred to Noorani hospital of Talesh. The participants were randomly allocated into two groups: A (drug) and B (placebo). After delivery, the subjects used the creams on episiotomy site twice a day for 10 days. They completed the researcher's questionnaires about satisfaction with treatment on the 10th day after delivery. Data were analyzed by SPSS software (version 19) and Mann-Whitney, independent t test and fisher exact test. P< 0.05 was considered statistically significant. Results: The level of satisfaction in the intervention group with mean rating of 73.93 was higher than the control group with mean rating of 25.07. According to the Mann-Whitney test, the relationship between the two groups in terms of the level of satisfaction was significant (P<0.001) Conclusion: Tea herb cream is effective on the satisfaction of pain improvement and wound healing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».