Comparative Efficacy of Clinic-Based and Telerehabilitation Application of McKenzie Therapy in Chronic Low-Back Pain
Notice bibliographique
Résumé
Studies on validation of telerehabilitation as an effective platform to help manage as well as reduce burden of care for Low-Back Pain (LBP) are sparse. This study compared the effects of Telerehabilitation-Based McKenzie Therapy (TBMT) and Clinic-Based McKenzie Therapy (CBMT) among patients with LBP. Forty-seven consenting patients with chronic LBP who demonstrated ‘directional preference’ for McKenzie Extension Protocol (MEP) completed this quasi experimental study. The participants were assigned into either the CBMT or TBMT group using block permuted randomization. Participants in the CBMT and TBMT groups received MEP involving a specific sequence of lumbosacral repeated movements in extension aimed to centralize, decrease, or abolish symptoms, thrice weekly for eight weeks. TBMT is a comparable version of CBMT performed in the home with the assistance of a mobile phone app. Outcomes were assessed at the 4th and 8th weeks of the study in terms of Pain Intensity (PI), Back Extensors Muscles’ Endurance (BEME), Activity Limitation (AL), Participation Restriction (PR), and General Health Status (GHS). Data were analyzed using descriptive and inferential statistics. Alpha level was set at p< 0.05.Within-group comparison across baseline, 4th and 8th weeks indicate that both CBMT and TBMT had significant effects on PI (p=0.001), BEME (p=0.001), AL (p=0.001), PR (p=0.001) and GHS (p=0.001) respectively. However, there were no significant differences (p>0.05) in the treatment effects between TBMT and CBMT, except for ‘vitality’ (p=0.011) scale in the GHS where TBMT led to significantly higher mean score. Mobile-app platform of the McKenzie extension protocol has comparable clinical outcomes with the traditional clinic-based McKenzie Therapy, and thus is an effective supplementary platform for care of patients with low-back pain.
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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 | 0,001 | 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 ».