Investigating the Comparative Effectiveness of Yoga and Relaxation Therapy on Chronic Pain and Chronic Fatigue in MS Patients
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Many MS patients report dissatisfaction with pain management programs, and it is urgent to identify other treatments that impact pain and chronic fatigue in these patients. The objective of this investigation is to compare the effectiveness of yoga and relaxation therapy in improving chronic pain and fatigue in MS patients. Materials and Methods: The current research is designed to be semi-experimental, consisting of a pre-test, post-test, two-month follow-up, and a four-month follow-up phase. Three groups were studied, including two yoga therapy test groups (with a sample size of 15), a relaxation therapy group (with a sample size of 16), and a control group (with a sample size of 17). The statistical population of this research consisted of all MS patients who were referred to the Iranian MS Association in Tehran between May and October 2023. The statistical sample was made up of 60 individuals who were chosen through purposive sampling and assigned randomly to the research groups. The yoga therapy group received twelve 90-minute sessions twice a week, while the relaxation therapy group received six 90-minute sessions weekly. The McGill Pain Questionnaire (MPQ) and the Chronic Fatigue Syndrome Questionnaire (CFS) were used as research tools. Repeated measures ANOVA, Bonferroni, and Tukey post hoc tests, MANCOVA, and Kruskal-Wallis H were used for statistical analysis of the research data by using SPSS.27 software. Results: According to the current research, the Emotional Dimension component (P=0.113) was not significantly different between the Yoga therapy and Relaxation therapy groups. However, there was a significant difference between the experimental groups and the control group (P<0.001). Relaxation therapy had a more lasting effect on chronic fatigue, with a significant difference between the experimental groups and the control group (p< 0.001). Conclusion: The study concluded that both yoga therapy and relaxation therapy have an impact on sensory, emotional, and chronic fatigue, and can reduce them. Despite the comparison between yoga therapy and relaxation therapy, relaxation therapy had a more lasting impact on sensory dimensions and chronic fatigue.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».