A comparison of the effects of deep tissue massage and therapeutic massage on chronic low back pain
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study compared the effectiveness of two different kind of massage: therapeutic and deep tissue on chronic low back pain. METHODS: The research was made on 26 patient aged from 60 to 75 years who were separated into 2 groups: I [n=13] and II [n=13]. Group I had therapeutic massage [TM] which uses effleurage, petrissage, tapping and friction. Group II had deep tissue massage [DTM] which uses oblique pressure, a combination of lengthening and cross-fiber strokes, anchor and stretch, freeing muscle from entrapment. TM and DTM lasted for 10 days, each 30 min and were made by qualify massage therapist. Both groups did not have other treatment. Outcome measures obtained at baseline and after treatment consisted of Modified Oswestry Low Back Pain Disability Index [ODI], Quebec Back Pain Disability Scale[QBPD] and Visual Analog Scale [VAS]. RESULTS: There was not statistically significant differences between groups according to age and BMI. Statistically significant differences were noted after TM in every test [ODI p=0.010; QBPD p<0.001; VAS p<0.001] and after DTM in every test [ODI p<0.001; QBPD p<0.001; VAS p<0.001]. DTM was statistically significant better therapy than TM in ODI [p=0.038] and VAS [p=0.015]. Further research is needed to verify the results.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».