The Response of Persons With Chronic Nonspecific Low Back Pain to Three Different Volumes of Periodized Musculoskeletal Rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
Chronic nonspecific low back pain (CLBP) is a common musculoskeletal health issue associated with pain and disability reduced quality of life (QoL). Pain initiates a fear-avoidance cycle, which needs to be broken if rehabilitation is to work. To break this cycle, exercise must be gradual and focused on strengthening the weakened musculature. Recently, periodized resistance training was effectively used as a musculoskeletal rehabilitation for adults with CLBP. The purpose of this study was to determine if the volume of periodized musculoskeletal rehabilitation (PMR) influences strength, pain, disability, and QoL in untrained persons. Subjects (n = 240) were age and sex matched, with attempts made to match on strength and pain, and randomly assigned to groups after baseline testing: (a) 4 days per week (4D; n = 60), (b) 3 days per week (3D; n = 60) (c), 2 days per week (2D; n = 60) training volume or control (C; n = 60) with no training. The PMR program progressively overloaded muscle groups, with mean training volumes of 4D (1,563 repetitions [reps] per week), 3D (1,344 reps per week), and 2D (564 reps per week). Three weeks of familiarization and 13 weeks of PMR were employed. The 4D training volume significantly (p ≤ 0.05) outperformed all other training volumes by weeks 9 and 13. However, all training volumes made significant (p ≤ 0.05) improvements in strength, pain, disability, and QoL across time. The effect sizes (ESs) associated with the group means of the outcome measures ranged from moderate to strong, with the 4D training volume consistently demonstrating the largest ESs. The 4D training volume is most effective at treating CLBP. Periodization cannot only be applied to athlete training but also to the rehabilitation setting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».