The effect of a hand massage on pain and depression in the older people living in a nursing home: Pilot study
Bibliographic record
Abstract
Amaç: Bu araştırma, huzurevinde yaşayan yaşlı bireylere uygulanan el masajının ağrı ve depresyona, kan basıncı, nabız ve solunum sayısına etkisini incelemek amacıyla yapıldı. Gereç ve Yöntem: Çalışma ön-son test, tek gruplu yarı deneysel araştırma tasarımı ile İstanbulda Aile ve Sosyal Politikalar Bakanlığına bağlı bir huzurevinde Aralık 2012-Mayıs 2013 tarihleri arasında yürütüldü. Araştırma katılmayı kabul eden toplam 20 yaşlı ile yürütüldü. Araştırmanın verileri, Anket Formu , McGill-Melzack Ağrı Formu ve Geriatrik Depresyon Ölçeği kullanılarak toplandı. El masajı Kolcabanın El Masajı Protokolüne göre araştırmacılar tarafından haftada üç gün, altı hafta boyunca toplam 18 seans yaşlının odasında uygulandı. Verilerin değerlendirilmesinde Wilcoxon ve Friedman testi kullanıldı. Bulgular: Çalışmada yaşlı bireylerin yaş ortalaması 79.00±6.24 bulundu. Onsekiz seans el masajı sonunda yaşlıların ağrı düzeylerinde (Z=3.207; p=0.001) ve depresyon puanlarında (Z=2.46; p=0.01) istatistiksel olarak anlamlı bir azalma olduğu saptandı. Yaşlıların masaj uygulamasından önce, hemen sonra ve 30 dakika sonra alınan sistolik kan basıncında birinci, üçüncü ve altıncı haftalardaki tüm ölçümlerde istatistiksel olarak anlamlı azalma görüldü (p<0.001). Yaşlıların diyastolik kan basıncı (p<0.05), nabız (p<0.001) ve solum sayısı (p<0.001) değerlerinde, masaj uygulamasından önce, hemen sonra ve 30 dakika sonrasındaki ölçümlerde üçüncü ve altıncı haftalar arasında istatistiksel anlamlı azalma görüldü. Sonuç: El masajının yaşlıların ağrı ve depresyon puanlarını azaltmada etkili ol- duğu sonucuna varıldı.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".