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Enregistrement W1996259430 · doi:10.1590/s0103-51502012000400008

Eletroestimulação e core training sobre dor e arco de movimento na lombalgia

2012· article· pt· W1996259430 sur OpenAlexaboutno aff
Fernando Campbell Bordiak, Elirez Bezerra da Silva

Notice bibliographique

RevueFisioterapia em Movimento · 2012
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCore (optical fiber)GynecologyPhysical therapyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUÇÃO: Eletrotermofototerapia e cinesioterapia são opções para o tratamento de lombalgias. Exercícios voltados para a musculatura paravertebral visam ao aumento de força e arco de movimento (ADM). A eletroestimulação neuromuscular (EENM) incrementa a função muscular. OBJETIVOS: Apurar a influência da EENM associada a um programa de core training (CT) sobre a lombalgia inespecífica crônica, com as variáveis de dor e ADM da coluna vertebral. MATERIAIS E MÉTODOS: Foi realizado ensaio clínico controlado randomizado duplo cego, com 27 pacientes atendidos na Clínica-Escola FIT-UGF, com diagnóstico médico relacionado a lombalgias. Foram formados dois grupos aleatoriamente: controle ativo (CORE; n = 13) e experimental (CORE + EENM; n = 14). O questionário de McGill e a fotogrametria foram aplicados antes da primeira e após a última sessão de tratamentos para medir dor e ADM, respectivamente. RESULTADOS: Os grupos eram homogêneos quanto à dor inicial (p = 0,99); a dor final do grupo CORE + EENM foi significativamente menor que a do grupo CORE (p = 0,03); a dor final do grupo CORE não apresentou diferença significativa em relação à inicial (p = 0,93); a dor final do grupo CORE + EENM foi significativamente menor que a inicial (p = 0,00). O ADM não apresentou diferença significativa intragrupos e intergrupos (p = 0,10). CONCLUSÃO: A aplicação de EENM em região lombar após CT foi eficaz, causando diminuição significativa da lombalgia inespecífica. Entretanto, não ocorreu diferença significativa do ADM entre os grupos.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,674
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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