The Effect of a Stretch and Strength-Based Yoga Exercise Program on Patients with Neuropathic Pain due to Lumbar Disc Herniation
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Randomized controlled trial. OBJECTIVE: To investigate the effect of a stretch and strengthbased yoga exercise program on neuropathic pain due to LDH. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: LDH with neuropathic pain influences treatment outcomes negatively. Most yoga poses include the parameters of spinal training and help reduce pain and disability in patients with low back injuries. We hypothesized that yoga positively affects both LDH and neuropathic pain by increasing mobilization, core muscle strength, and spinal and hamstring flexibility. METHODS: In total, 48 patients with neuropathic pain due to LDH were randomly assigned to a control group and a yoga group. All patients underwent a patient education program. In addition, the selected yoga exercise was taught and performed to the yoga group for one hour twice weekly for 12 weeks. Neuropathic pain (Douleur Neuropathique 4 for diagnosis; Leeds Assessment of Neuropathic Symptoms and Signs for severity), low back pain (the short-form of McGill Pain Questionnaire), disability (Oswestry Disability Index), and function (modified Schober and passive knee extension test) were measured blind before and at the one-, three-, and six-month follow-ups. The patient global assessment was applied at the six-month followup. The intention-to-treat analysis was performed in this study. RESULTS: The intention-to-treat analysis showed a statistically significant difference in neuropathic pain, patient global assess ment, low back pain, disability, and function in favor of the yoga group at post-treatment. The between-group effect sizes were moderate at six-months follow-up. CONCLUSION: It was determined that the selected stretch and strength-based yoga exercise could be a promising treatment option for neuropathic pain due to LDH. LEVEL OF EVIDENCE: 2.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».