Non-invasive Complementary Therapies in Managing Musculoskeletal Pains and in Preventing Surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Musculoskeletal disorders are disabling diseases which affect work performance, thereby affecting the quality of life of individuals. Pharmacological and surgical management are the most recommended treatments. However, non-invasive physical therapies are said to be effective, for which the evidence is limited. AIM/PURPOSE: To study the effect of non-invasive physical interventions in preventing surgery among patients recommended for surgery for musculoskeletal complaints, who attended sports and fitness medicine centres in India. SETTINGS: SPARRC (Sports Performance Assessment Research Rehabilitation Counselling) Institute) is a physical therapy centre with 13 branches spread all over India. This Institute practices a combination of manual therapies to treat musculoskeletal complaints. RESEARCH DESIGN: Descriptive cohort study involving the review of case records of the patients enrolled from June 2013 to July 2017, followed by the telephone survey of the patients who have completed treatment. INTERVENTION: Combination of physical therapies such as myofascial trigger release with icing, infra-red therapy, pulsed electromagnetic field therapy, stretch release, aqua therapy, taping, and acupuncture were employed to reduce the pain and regain functionalities. MAIN OUTCOME MEASURES: Self-reported pains were measured using visual analogue scale at different levels of therapy-preand post-therapy and post-rehabilitation. RESULTS: value = .00). Among those contacted post-rehabilitation, 82 patients remained without surgery, and the median surgery-free time was around two years. CONCLUSION: Thus the study concluded that non-invasive physical therapies may prevent or postpone surgeries for musculoskeletal complaints.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».