Prevalence and Management of Low Back Pain Nonspecific
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Low back pain is a significant health problem in all developed countries and is one of the most common cases that appear near health facilities to seek treatment. The prevalence and incidence of LBP is unchangable almost every year worldwide, being described as a pain that causes instability and inability to ëork, disrupts the quality of life and the reason for more frequent medical visits. The Purpose of This Study: The purpose of this study is to indetify and study the prevalence of nonspecific Low Back Pain. Also this study aims to study the characteristics of Low Back Pain and how does it affect the everyday lives of patients. Methodology: The study method consists of the treatment of LBP, based on treatment protocols based on patient education, drugs, rehabilitation treatment – physiotherapy based on:( massage, on exercises for muscle strengthening, spine manipulation techniques, on extension techniques, on aerobic exercises, on Mckenzie methods, on the patient’s lumbar stabilization, Orthoses for Low back pain) Results: Low Back Pain is considered as one of the health problems with the heaviest burden for the patient, therefore the alternatives for its rehabilitation have been various. The need to establish a LBP protocol began in 1987 when the first LBP rehabilitation protocol was published for the first time in Quebec, Canada. Since that year there have been a large number of successor protocols improved and adapted to the new needs of patients and with the advancement of technology and science. Conclusions: In results the study concludes that Low Back Pain has a high prevalence in populations of different ages. The causes and risk factors of LBP are numerous. LBP requires a treatment based on LBP treatment protocols.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 ».