Chinese Massage Combined with Herbal Ointment for Athletes with Nonspecific Low Back Pain: A Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Non-specific low back pain (NLBP) is an increasing health problem for athletes. This randomized controlled trial was designed to investigate the effects of Chinese massage combined with herbal ointment for NLBP. 110 athletes with NLBP were randomly assigned to experimental group with Chinese massage combined with herbal ointment or control group with simple massage therapy. The primary outcome was pain by Chinese Short Form McGill Pain Questionnaire (C-SFMPQ). The secondary outcome was local muscle stiffness by Myotonometer. After 4 weeks, the experimental group experienced significant improvements in C-SFMPQ and in local muscle stiffness compared with control group (between-group difference in mean change from baseline, -1.24 points, P = 0.005 in sensory scores; -3.14 points, P < 0.001 in affective scores; -4.39 points, P < 0.001 in total scores; -0.64 points, P = 0.002 in VAS; -1.04 points, P = 0.005 in local muscle stiffness during relaxation state). The difference remained at one month followup, but it was only significant in affective scores (-2.83 points, P < 0.001) at three months followup. No adverse events were observed. These findings suggest that Chinese massage combined with herbal ointment may be a beneficial complementary and alternative therapy for athletes with NLBP.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».