Correlation between Static Balance and Core Endurance among College Student with Forward Head Posture
Notice bibliographique
Résumé
Background: Proper posture is considered to be a state of musculoskeletal balance that involves a minimal amount of stress or strain to the body. When the head is held forward in relation to the trunk, the alignment is said to be poor and is referred as, ‘forward head posture’ (FHP). If abnormal posture persists for a long time, it compromises balance because of muscular imbalance which can cause loss of proprioception sense in joint and decreased balance, and trunk endurance is significantly reduced in FHP and may lead to poor muscular control of the spine. Purpose: To find the correlation between the core muscle endurance and balance among college student with forward head posture. Methodology: A cross-sectional observational study was conducted in a tertiary care hospital. 25 healthy college student individuals within the age group of 18-30 years having forward head posture were taken. FHP was assessed by craniovertebral angle. Trunk endurance was measured by McGill core endurance test and static balance was assessed by standing stork test. Results: Karl Pearson’s correlation coefficient test was used to find the correlation between Trunk muscle endurance and static balance. Strong positive correlation was found which was statistically significant between trunk flexor endurance, trunk extensor endurance, right lateral endurance, left lateral endurance, and static balance. Conclusion: Among college students with FHP decreased core endurance can affect the static balance. Keywords: forward head posture, core endurance, static balance.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».