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Enregistrement W2280005681 · doi:10.5200/sm-hs.2015.127

Pilates pratimų poveikis sėdimą darbą dirbančių žmonių apatinės nugaros dalies funkcinei būklei ir skausmui

2015· article· lt· W2280005681 sur OpenAlexaboutno aff
Rima Margevičiūtė, Sigutė Norkienė

Notice bibliographique

RevueSveikatos mokslai · 2015
Typearticle
Languelt
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Šiuolaikinis gyvenimo tempas, sumažėjęs fizinis aktyvumas, sėdimas darbas, netaisyklinga laikysena ir pan. turi įtakos nugaros skausmams atsirasti. Didelį poveikį skausmo mažinimui, jo profilaktikai ir prevencijai turi taisyklingos padėtys ir judesiai bei fiziniai pratimai. Priklausomai nuo apatinės nugaros dalies skausmo intensyvumo, jo kilmės, pacientui gali būti skiriami įvairūs fiziniai pratimai. Pilateso treniruočių metodas - viena iš fizinių pratimų sistemų, populiarėjanti tiek sveikatingumo, tiek reabilitacijos srityse, gydant apatinės nugaros dalies skausmus. Tyrimo tikslas buvo įvertinti pilateso pratimų poveikį sėdimą darbą dirbančių žmonių apatinės nugaros dalies funkcinei būklei ir skausmui. Tyrime dalyvavo 37 sėdimą darbą dirbantys žmonės, jaučiantys lėtinius apatinės nugaros dalies skausmus, atėję į pirmąją pilateso treniruotę. Taikyti anketinės apklausos, testavimo ir statistinės duomenų analizės metodai. Naudoti instrumentai: klausimynas, vizualinė analoginė skausmo skalė (VAS) ir liemens raumenų statinės ištvermės testai pagal McGill (2007). Atlikus tyrimą, rezultatai parodė, kad po pilateso programos taikymo tiriamųjų statinės liemens raumenų ištvermės rodikliai statistiškai reikšmingai pagerėjo. Apatinės nugaros dalies skausmo intensyvumas statistiškai reikšmingai sumažėjo nuo vidutinio iki silpnai jaučiamo. Skausmą mažino didėjanti statinės liemens raumenų ištvermės pusiausvyra.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0380,012

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,286
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'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

Citations0
Publié2015
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