Effect of Yoga Therapy on Low Back Pain Management Among Older Adults: Implications for Gerontology Counselling
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This research aimed to determine the effect of yoga therapy in managing low back pain (LBP) among older adults. METHOD: 40 participants who were having low back pain were assessed. All participants completed baseline evaluation before beginning the Yoga intervention and at 6, 12 and 18 weeks. Participants completed a questionnaire titled Oswestry Low Back Pain Disability Questionnaire (ODQ). The statistical tool used for data analysis was within-and-between subjects ANOVA. RESULTS: The finding showed no significant difference in the baseline assessment for LBP between the treatment group and the waitlisted control group, F(1,38) = 2.697, P=.000, η2 = .066. The posttest assessment at 6th week revealed a significant reduction of LBP among older adults in the yoga treatment group compared with those in the waitlisted control group, F(1,37) = 3209.376, P = .000, η2 = .989. The assessment at 12th week revealed significant reduction in LBP among older adult in the yoga treatment group compared with those in the waitlisted control group, F(1,36) = 2389.154, P = .000, η2 = .985. The assessment at 18th week further revealed a significant reduction in LBP among older adult in the yoga treatment group compared with those in the waitlisted control group, F(1,36) = 2775.162, P = .000, η2 = .987. CONCLUSION: Yoga therapy is an effective intervention for managing low back pain among older adults. Thus, gerontology counsellors can provide help to older people with low back pain within the framework of Yoga therapy. Further studies are required to find out and corroborate the efficacy of Yoga Therapy in managing low back pain among older adults.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».