Effectiveness of Dry Needling and Low-Level Laser Therapy in Nonspecific Low Back Pain
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Musculoskeletal spinal disorders are an immense problem in industrialised societies resulting in tremendous personal and economic costs. Younger adults (30 to 60-year-old) are more likely to experience Low Back Pain (LBP) from the disc space or from back muscle strain or other soft tissue strain. Experiencing it earlier in life may lead to recurrent and chronic LBP in adulthood. Dry Needling (DN) which are utilised to treat low back torment in current patterns. Low Level Laser Treatment (LLLT) is utilised to treat LBP by concentrating on the trigger focuses. Aim: To identify the effectiveness of DN and LLLT in the management of selected outcome variables among patients with nonspecific LBP. Materials and Methods: The Quasi experimental study was conducted among a total of 30 subjects who met the inclusion criteria. The subjects were divided into 15 each as group A (DN) and group B (LLLT). The Numerical Pain Distress Scale (NPDS), Quebec Back Pain Disability Scale (QBPDS) and lumbar flexion range of motion were assessed, before and after two weeks of intervention program to identify the effectiveness. Data analysis was done through SPSS and graph pad, using paired t-test and independent t-test. Results: Both groups have shown improvement after two weeks of intervention treatment program. Both groups showed significant difference in relieving pain, reducing disability and improving lumbar range of motion on nonspecific LBP individually. However, there was no significant difference found between the groups, thus null hypothesis was accepted and rejecting the alternate hypothesis. Conclusion: Both the techniques are equally effective in reducing the pain, disability level and improving range of motion individually after two weeks of intervention.
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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) | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».