Core Stability Exercises for Low Back Pain in Athletes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to systematically review the evidence for the effectiveness of core stability exercises for treating athletes with low back pain (LBP). DATA SOURCES: We searched several databases (Medline, AMED, CINAHL, SportDiscus, and EMBASE). Our eligibility criteria consisted of articles published in a peer-reviewed journal in English, using any prospective clinical study design, where athletes with nonspecific LBP were treated with core stability exercises in at least 1 study arm, and back pain intensity and/or disability were used as outcome measures. All included randomized controlled trials (RCTs) were assessed for risk of bias using the Cochrane Risk of Bias tool, whereas non-RCT studies were assessed for quality using the Downs and Black checklist. MAIN RESULTS: Five studies including 151 participants met the inclusion criteria, including 2 RCTs. The quality of the literature on this topic was deemed to be low overall, with only 1 non-RCT having a moderate quality score, and 1 RCT having a lower risk of bias. Four studies reported statistically significant decreases in back pain intensity in their core stability intervention group. CONCLUSIONS: The quantity and quality of literature on the use of core stability exercises for treating LBP in athletes is low. The existing evidence has been conducted on small and heterogeneous study populations using interventions that vary drastically with only mixed results and short-term follow-up. This precludes the formulation of strong conclusions, and additional high quality research is clearly needed.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».