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Enregistrement W2516929434 · doi:10.17784/mtprehabjournal.2016.14.354

Effects of physiotherapy associated to virtual games in pain perception and heart rate variability in cases of low back pain

2016· article· en· W2516929434 sur OpenAlexaboutno aff
Sérgio Fernando Zavarize, Mário Augusto Paschoal, Solange Múglia Wechsler

Notice bibliographique

RevueManual Therapy Posturology & Rehabilitation Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical therapyVisual analogue scaleHeart rateHeart rate variabilityPerceptionMedicineDistractionPhysical medicine and rehabilitationPopulationLow back painPsychologyBlood pressureAlternative medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The virtual games when appropriately used can stimulate brain activity and excite the creative energy. Therefore, it is important to assess the implications of their use in pain perception in individuals with low back pain (LBP), a disease that affects about 80% of the world’s population. Objective: was to evaluate the effects of virtual games combined with a physiotherapy program on the pain perception and Heart Rate Variability (HRV) in people with LBP. Method: the participants were 21 adults with clinical diagnosis of LBP, aged 24-61 years, of both sexes, divided into two groups. Five weekly meetings were provided. Group 1 participated in a physical therapy program and group 2 participated in the same physical therapy program plus joint sessions with virtual games. The instruments used were a heart rate monitor; a tablet for games; a shortwave equipment; visual analogue scale (VAS); and McGill’s Pain Questionnaire. The measurements were performed before and after the program. Results: Reduction in pain was observed in both groups, being higher in group 2, the one that used the games. Conclusion: There was a decrease in parasympathetic activity in group 2, which indicates that the distraction factor promoted by the games influenced the pain perception.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil0,916

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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