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Enregistrement W2112713263 · doi:10.6000/1927-5129.2014.10.13

Role of Tissue Specific Plantar Fascia Stretching Exercises Versus Myofascial Released Technique in Chronic Plantar Fasciitis

2014· article· en· W2112713263 sur OpenAlexvenueno aff
Muhammad Sarfraz Khan, Syed Shahzad Ali, Rabail Rani Soomro

Notice bibliographique

RevueJournal of Basic & Applied Sciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTendon Structure and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlantar fasciitisPlantar fasciaMedicineVisual analogue scaleFoot (prosody)Physical therapyFasciitisMyofascial releaseIntensity (physics)FasciaRandomized controlled trialPhysical medicine and rehabilitationSurgeryPathologyAnatomyHeel

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The effectiveness of tissue specific stretching exercises and myofascial released technique on intensity of pain and Foot function was compared in chronic plantar fasciitis patients. Study Design: Randomized controlled trial study Place and Duration of Study: This study was conducted at Al-Ain Poly clinic Karachi between 2012-13. Materials and Methods: Fifty patients with chronic plantar fasciitis were enrolled through convenience sampling and were randomly assigned into Stretching Exercise and Myofascial Release Technique groups. Intensity of pain and foot function were evaluated by Visual Analouge Scale and foot function index, respectively. Ten sessions were done for both groups. T-tests and ANCOVA test were used for statistical analysis (p<0.05). Results: The score of visual analogue scale (VAS) and foot functioning index (FFI) improved in both groups, though the decrease of intensity of pain was more in stretching exercises Group (p<0.01). Additionally, improvement in foot functioning index did not significantly differ between two groups. Conclusion: The stretching exercises can reduce pain and improve foot functioning in chronic plantar fasciitis.

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)0,001
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: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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