Comparing the effect of self-care education and pain self-management on the nature of pain and quality of life in patients with sickle cell disease
Notice bibliographique
Résumé
Background & Aim: Self-care and self-management, as two effective strategies play an effective role in controlling pain and quality of life. Therefore, considering the characteristics and dimensions of these two concepts, this study aimed to compare the effect of self-care education and pain self-management on the nature of pain and quality of life in patients with sickle cell disease. Methods & Materials: In this clinical trial study, 75 patients with sickle cell disease, referred to the thalassemia clinic of Baqaei hospital 2 in Ahvaz and Shahid Beheshti hospital in Abadan, were selected and randomly divided into three groups of 25 people (self-care, pain self-management and control groups). The two intervention groups (self-care and pain self-management) were divided into groups of five people, and received specific training during four sessions for three months. The nature of pain and quality of life of patients were assessed four times (before the intervention, one month, two months and three months after the intervention) using the McGill Pain Questionnaire and Quality of Life Questionnaire. The SPSS software version 22 was used to analyze the data. Results: The results showed that pain self-management and self-care programs were effective in improving the quality of life and pain of patients with sickle cell. However, there was no statistically significant difference between the two intervention groups in the nature of pain and quality of life. Conclusion: Self-care and pain self-management have similar effects on reducing patients’ pain and improving their quality of life. Clinical trial registry: IRCT20160726029086N5
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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 | 0,001 |
| 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 ».