The effects of a novel pilates exercise prescription method on people with non-specific unilateral musculoskeletal pain: a randomised pilot trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pain alters the neuromuscular activation and results in altered movement adaptations. A new exercise prescription method proposes that we can restore the neuromuscular control by rehabilitating the deficient neural drive through Pilates exercises. This is done by identifying the postural control deficits using single-leg tests such as hopping, half squats and heel raises. The aim of this study was to find out if this method of prescribing exercises results in clinically relevant outcomes. Methods: Fifteen patients with chronic non-specific low back pain with unilateral musculoskeletal pain were recruited. Following consent, all patients were randomly assigned either to perform gym or Pilates-based individualised exercises once weekly for six weeks. The primary outcome was to measure the pain intensity using a 0–10 numerical rating scale. The secondary outcome measures were: the global perceived effect scale (GPE; 0–10), the patient-specific functional scale (PSFS; the patient-generated measure of disability) and the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC; the condition-specific measure of disability). Results: There were statistically significant differences noted after intervention within the control group in the numerical rating scale ( P=0.041), GPE ( P=0.024), PSFS ( P=0.039) and within the experimental group in the WOMAC ( P=0.008), GPE ( P=0.007) and PSFS ( P=0.007). However, as there were clinically significant baseline differences, the within-group difference could be due to regression to the mean. There were no statistically significant results between the two groups after intervention. Conclusion: This new prescription method for Pilates-based exercises may improve disability and global perception of recovery. However, the outcomes are not different from a regular gym-based exercise programme.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».