Effectiveness of Lumbar Motor Control Exercises in Improving Lumbar Stability among Bharatanatyam Dancers
Notice bibliographique
Résumé
Background and purpose: Low back injuries among Bharatanatyam dancers are said to be over use relatedand secondary to biomechanical alignment defects. This causes weakness of the deep core muscles resultingin lumbar instability and low back pain. Motor control exercises aim to retrain the optimal control of thedeep spinal muscle and maintain normal control during physical and functional tasks. The study is designedto assess the effectiveness of motor control exercises in improving lumbar stability among Bharatanatyamdancers.Objectives: To find out the strength of the deep abdominal muscle function pre and post intervention. Tofind out the correlation between lumbar spine curvature in standing and the deep abdominal muscle strength.To assess the effectiveness of lumbar motor control exercises in improving lumbar stability.Design: Quasi experimental one group pre and post-test designMethods: A total of 85 subjects (females) aged between 18 to 30 years with Quebec score >20 were recruitedusing purposive sampling method. Subjects were examined for core muscle activity using Stabilizer pressurebiofeedback and were assessed for Lumbar spine curvature using Flexible curve ruler. Pain and disabilitywere scored using Modified Oswestry disability questionnaire (MODQ). The intervention consisted of motorcontrol exercises for 6 weeks. Pre and post-test intervention scores were recorded and analysed. Results:The core muscle activity and Modified Oswestry disability score significantly (p<0.001) improved after theintervention and showed strong significance. The correlation between lumbar lordosis angle and core muscleactivity showed positive relation (r = 0.859) and statistically significant (p<0.001). Conclusion: The resultssuggest that, motor control exercises may be significantly effective in improving lumbar stability amongBharatanatyam dancers.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».