Relationships Between Functional Movement Screen and Pain, Dynamic Balance, and Trunk Muscle Endurance in Military Personnel With Non-specific Chronic Low Back Pain
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Functional disability, impaired balance, and trunk muscle endurance are among the major changes in patients with Non-specific Chronic Low Back Pain (NCLBP). Investigating the relationship between these factors and Functional Movement Screen (FMS) can facilitate effective pain management and functional problems in these patients. This study aimed to assess the relationships between FMS and pain, dynamic balance, and trunk muscle endurance in military personnel with NCLBP. Methods: The present study was of a correlational research design. The study subjects were 50 male military personnel with NCLBP (Mean±SD age=33.30±3.94 y, height= 175.32±5.50 cm, & weight=74.05±3.64 kg). FMS was evaluated by FMS tests and pain severity was assessed through Quebec Back Pain Disability Scale; the dynamic balance was evaluated by Y-Balance Test (YBT), and the trunk muscle endurance was measured by the ITO test. Statistical analysis was performed by SPSS. Pearson correlation coefficient at a significance level of P<0.05 was used to examine the association between the research variables. Results: Pain (P=0.04, r=-0.285) was negatively correlated with the FMS. The FMS was positively associated with the dynamic balance (P=0.014, r=0.346) and trunk muscle endurance (P=0.02, r=0.381). Conclusion: The FMS can be recommended as a functional assessment tools to identify functional deficits in military personnel with NCLBP. The data suggested that the researchers could employ the FMS as a useful tool in designing more effective treatment plans and improving the functional capacity of individuals with CLBP.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».