The effect of a selected spinal core-muscle stabilization training in water on pain intensity and lumbar lordosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: In recent years, a special emphasis has been placed on the abdominal transverse and multifidus muscles for the treatment of back pain and lumbar lordosis. Evidence reveals the difference in the function of these muscles among the individuals. This study aimed to examine the effect of a selected spinal core-muscle stabilization training in water on pain intensity and lumbar lordosis of female college students. Materials and Methods: This quasi-experimental study was performed on 43 volunteer students (22 and 21 in each of the experimental and control groups, respectively; mean age 18-25) with the history of low back pain. The experimental groups performed a 12-week hydrotherapy exercise (3 sessions per week) under the supervision of researcher and the control group did not perform any muscle training. Data were collected using a Quebec questionnaire and a flexible ruler on the first and last days of training for each participant. Results: Results showed a significant decrease in back pain intensity and lumbar lordosis angle (P≤0.0001) in the experimental group, while no significant difference was observed between pretest and posttest data in the control group. Conclusion: Findings reveal that the core-muscle stabilization training of the spinal cord in water decreases the pain intensity and lumbar lordosis angle.
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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) | 0,003 | 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 ».