Comparative effects of clinic- and virtual reality-based McKenzie extension therapy in chronic non-specific low-back pain
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The study compared the influence of Clinic-Based McKenzie Therapy (CBMT) and a Virtual Reality Game (VRG) version on pain intensity, back extensor muscles endurance, activity limitation, participation restriction, fear avoidance belief, kinesiophobia, and general health status of patients with chronic non-specific low-back pain. Methods This quasi-experimental study involved 46 patients (CBMT: <i>n</i> = 24; VRG: <i>n</i> = 22) with ‘directional preference’ for extension, randomized into CBMT or VRG group. Treatment was applied thrice weekly for 8 weeks. Outcomes were assessed at the end of the 4<sup>th</sup> and 8<sup>th</sup> week. Data analysis employed descriptive and inferential statistics of independent t-test, Mann-Whitney U test, repeated measure ANOVA, Friedman’s ANOVA, and ANCOVA. The significance level was set as α = 0.05. Results There were no significant differences in the treatment outcomes (mean change) across the groups (<i>p</i> > 0.05), except for kinesiophobia, where VRG led to a significantly higher decline in mean rank at week 4 (28.3 vs. 19.1; <i>p</i> = 0.018) and 8 (28.7 vs. 18.7; <i>p</i> = 0.009), and vitality (a general health status item) at week 4 (27.6 vs. 19.8; <i>p</i> = 0.042) and 8 (28.1 vs. 19.3; <i>p</i> = 0.042). ANCOVA showed that significant baseline parameters were not significant predictors of vitality (F = 1.986; <i>p</i> = 0.070) or kinesiophobia (F = 0.866; <i>p</i> = 0.563) outcomes. Conclusions The VRG mode of McKenzie therapy is comparable with the clinic-based approach in most outcomes. VRG has a superior effect on kinesiophobia, but may take a higher toll on vitality/energy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».