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Enregistrement W2084328674 · doi:10.1097/jsm.0b013e3181c0a96f

The Effectiveness of an Unstable Sandal on Low Back Pain and Golf Performance

2009· article· en· W2084328674 sur OpenAlexaff
Benno M. Nigg, Elysia M. Davis, David M. Lindsay, Carolyn A. Emery

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of Sport Medicine · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSports Dynamics and Biomechanics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesHealth Research Board
Mots-clésMedicinePhysical therapyLow back painBalance (ability)Dynamic balancePopulationBalance testPhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objectives of this study were to assess the effect of unstable sandals on (1) low back pain (LBP) in golfers with undiagnosed moderate LBP, (2) static and dynamic balance, and (3) golf performance. DESIGN: This was a 6-week prospective study where subjects were randomized to a control group and an intervention group. SETTING: Baseline measurements were recorded in the Human Performance Laboratory. PARTICIPANTS: Forty male golfers with nonspecific moderate LBP. INTERVENTION: The intervention group wore unstable shoes for 6 weeks, and the control group wore their regular golf shoes. MAIN OUTCOME MEASURES: Low back pain, timed balance, and golf performance were assessed at baseline and at 6 weeks. Changes were compared through independent samples t tests. RESULTS: (1) There was a significant difference between groups in the change of perceived LBP scores in the laboratory (test group: -17.5/100 mm, control: -3.6/100 mm) and in the comparison of the first week entries to the last week entries recorded in logbooks (test group: -10.7/100 mm, control group: +2.6/100 mm). (2) There was no significant change in the static or dynamic balance times. (3) There was no significant change in golf performance between the intervention and control groups. CONCLUSION: The results indicate that unstable sandals can be used to reduce moderate lower back pain in this population of golfers without negatively affecting performance.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,263 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations49
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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