Pain symptoms are reported earlier than quantitative measures of low back pain during prolonged standing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Along with quantitative measures, pain symptoms may help inform early interventions to prevent prolonged standing induced low back pain (LBP); however, the relationship between quantitative and qualitative measures has not been assessed. OBJECTIVE: Determine the relationship between qualitative and quantitative measures of pain development during prolonged standing induced LBP development. METHODS: Thirty-five participants performed two-hours of standing. A visual analog scale (VAS) and the Short-Form McGill Pain Questionnaire were used to assess the participant's LBP every 7.5-minutes. Participants were classified as a pain developer (PD) based on VAS scores or three consecutive pain symptom reports. RESULTS: Pain symptom reports occurred 31.3 (±24.8) minutes earlier than the VAS reports. Eight participants (44%) were non-PDs with the VAS and PDs with the symptom method (p = 0.0047). CONCLUSIONS: A subset of participants who were not categorized as LBP developers during prolonged standing using the VAS method still report LBP symptoms. The inclusion of pain symptom reporting could provide additional information for practitioners when identifying individuals who would benefit from early interventions for standing induced LBP.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 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 ».