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Enregistrement W4280605620 · doi:10.52403/ijhsr.20220533

Study of Kinesiophobia in Patients with Shoulder Pain

2022· article· en· W4280605620 sur OpenAlexaff
Sana Farheen Khan, Chavda Charul Harishbhai, Mosam Patel

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Sciences and Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensCanadian Physiotherapy Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePhysical therapyPositive correlationCorrelationPain scorePhysical medicine and rehabilitationInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Kinesiophobia has been established as an important factor among the patients with musculoskeletal pain. Thus the study aims to explore prevalence of kinesiophobia among patient with shoulder pain and also to find out the correlation between age and kinesiophobia and pain and kinesiophobia. Aims and Objectives: To find out the prevalence of kinesiophobia among the patients having shoulder pain. To find out correlation between kinesiophobia and age. To find out the correlation between pain and kinesiophobia Methodology: A study with 50 subjects of age group between 40 to70 patients suffering from acute, subacute and chronic shoulder pain were selected. Pain was measured using NPRS and subjects were assessed using the tampa scale of kinesiophobia in which the scores above 37 were considered to have positive kinesiophobia whereas the score below were considered negative. Result- Positive kinesiophobia was present in 40 patients out of 50 that is 80% .This study also shows positive correlation between age and kinesiophobia with significant p value and also positive correlation between pain and TSK score. Conclusion: The study concludes that positive kinesiophobia is strongly associated with majority of the older adult patient with acute, subacute and chronic shoulder pain. Also with increasing age patients developed more severe kinesiophobia. Patient associated with high intensity of pain have higher tampa score. Key words: kinesiophobia, shoulder pain, Tampa scale.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,393 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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