剖宫产后的神经语言程序设计疼痛程度
2021年8月27日 更新者：Nursel Alp Dal、Munzur University
神经语言程序设计对剖宫产后疼痛程度的影响：一项随机对照试验
进行这项研究是为了确定神经语言程序设计 (NLP) 应用程序对剖宫产术后疼痛水平的影响。
研究概览
详细说明
该研究于 2021 年 3 月 1 日至 6 月 1 日期间在位于西部人口最多的土耳其城市的一家妇幼医院的产后服务中通过剖宫产分娩的母亲进行。
研究数据共76人，其中实验组38人，对照组38人。
在该研究中，效应量计算为 2.22。
因此，由 38 人在对照组和 38 人在实验组完成的研究的功效为 2.22，显着性水平为 0.05，计算结果为 99.9%。
功耗分析是在 G*Power 软件包上进行的。
研究类型
介入性
注册 (实际的)
76
阶段
- 不适用
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
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-
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Tunceli、火鸡、63000
- Nursel Alp Dal
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
19年 至 42年 (成人)
接受健康志愿者
不
有资格学习的性别
女性
描述
纳入标准：
该研究包括个人谁
- 剖腹产，
- 在产后第 6 至 24 小时，
- 同意参加研究，
- 第一次剖宫产，
- 没有使用患者自控镇痛（PCA），
- 除剖宫产切口疼痛外，没有其他可能导致产后疼痛的健康问题，并且
- 会说和听懂土耳其语。
排除标准：
- 在被纳入研究后的任何阶段想要自愿退出、有口头交流问题、有听力或视力问题或之前被诊断患有精神疾病的母亲被排除在样本之外。
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
- 主要用途：支持治疗
- 分配：随机化
- 介入模型：交叉作业
- 屏蔽：双倍的
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
|---|---|
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实验性的：实验：神经语言程序设计
执行了一个 NLP 应用程序会话（20 分钟长）。
所采用的 NLP 技术是表征系统和次模态。
在这种技术中，学习了个人的感官、听觉和动觉。
这些情绪是通过想象来改变的。
NLP应用是由一位拥有该领域证书的研究人员进行的。
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● 进行了一次NLP 应用（20 分钟）。
所采用的 NLP 技术是表征系统和次模态。
在这种技术中，学习了个人的感官、听觉和动觉。
这些情绪是通过想象来改变的。
NLP应用是由具有该领域证书的研究人员进行的
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无干预：控制组
对照组患者未应用 NLP。
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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检查关于 VAS 分数的组间和组内差异
大体时间：NLP申请完成后立即
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视觉模拟量表 (VAS) 的平均总分。 在此评估中，用户从 0 到 10 对他们的疼痛进行评分。 分数解释如下： “0”，完全没有疼痛； 1-4，轻度疼痛； 5-6，中度疼痛； 7-10，剧烈疼痛。 VAS 平均总分 4 分及以上表示术后疼痛。 |
NLP申请完成后立即
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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参与者特征按组别分布
大体时间：第一次使用 VAS 后 20 分钟
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研究了 NLP 应用对剖宫产妇女术后疼痛的影响。
通过使用实验组和对照组中的视觉模拟量表 (VAS) 平均分数进行比较。
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第一次使用 VAS 后 20 分钟
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2021年3月1日
初级完成 (实际的)
2021年6月1日
研究完成 (实际的)
2021年6月21日
研究注册日期
首次提交
2021年8月18日
首先提交符合 QC 标准的
2021年8月27日
首次发布 (实际的)
2021年9月2日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2021年9月2日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2021年8月27日
最后验证
2021年8月1日
更多信息
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