Evaluation of Transcutaneous Electrical Nerve Stimulation as a Treatment of Neck Pain due to Musculoskeletal Disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study was designed to evaluate transcutaneous electrical nerve stimulation (TENS) as a treatment for neck pain due to musculoskeletal disorders within the context of a physiotherapy treatment. METHODS: Thirty subjects with neck pain were randomly allocated to two groups, treated with either TENS (n = 15) or placebo (n = 15). Each subject received one session for one hour. All subjects were evaluated before, during treatment, after switch off and again a week after by using Myometer machine. All subjects completed the follow-up assessment. Subjects referred for out-subjects' physiotherapy department, fulfilling the inclusion and exclusion criteria, took part in the study. RESULTS: The assessments were compared and used to measure outcome treatment. Improvement in their condition was measured in terms of a reduction in the individual's level of pain during the week after the end of the first session. At the end of the first session, the study showed that 11 subjects (73%) in the treatment and 7 subjects (43%) in the control groups had gained marked improvement. These results are statistically highly significant, (P = 0.01) at the end of the follow-up assessment. CONCLUSIONS: A conclusion could be drawn that a single intense TENS treatment is an effective treatment for neck pain due to musculoskeletal disorders. On the other hand, TENS showed an effective pain relief with subjects who have a mild neck pain rather than those with severe symptoms. KEYWORDS: Musculoskeletal disorders; Transcutaneous electrical nerve stimulation; Neck pain.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».