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Enregistrement W2606252494 · doi:10.1016/j.jmpt.2017.02.002

Ultrasound Assessment of Abdominal Muscle Thickness in Women With and Without Low Back Pain During Pregnancy

2017· article· en· W2606252494 sur OpenAlexaff
Carol Ann Weis, Jennifer Nash, John J. Triano, Jon Barrett

Notice bibliographique

RevueJournal of Manipulative and Physiological Therapeutics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy-related medical research
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreMcMaster UniversityCanadian Memorial Chiropractic College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUltrasoundLow back painPregnancyAbdominal musclesObstetricsPhysical therapyRadiologySurgeryAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of this preliminary study was to determine the differences in abdominal musculature thickness, within 1 month of delivery, in women who experienced back pain during pregnancy compared with those who did not. METHODS: B-mode ultrasound imaging was used to measure abdominal muscle thickness on 76 postpartum participants who participated in a larger study; 47 women experienced back pain during pregnancy, and 29 did not. Participant data were stratified by group, and primary comparisons were based on these grouping across the abdominal muscles, including rectus abdominis (upper and lower fibers), external oblique, internal oblique, and transversus abdominis. Means and standard deviations were also used to set parameters for future studies. RESULTS: In the present study, there was no difference in any abdominal muscle thickness between groups. Women with low back pain were significantly shorter (165.19 ± 6.64 cm) than women who did not have from back pain during pregnancy (169.38 ± 7.58 cm). All other demographics, such as age, weight, and date tested postpartum, were not significantly different between groups. CONCLUSION: The results of this study showed no variation in abdominal muscle thickness in women who had back pain during pregnancy and those who did not.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,510
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,194
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations14
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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