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Enregistrement W4308275198 · doi:10.35335/midwifery.v10i4.828

The Effect of Pregnancy Gymnastics on Reducing Pain on The Backs of Pregnant Women in the Practice of Independent Midwives Sri Ratu Alam Batam City in 2022

2022· article· en· W4308275198 sur OpenAlexaboutno aff
Lisa Putri Utami Damanik, Sri Ratu Alam

Notice bibliographique

RevueScience Midwifery · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy-related medical research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePregnancyObstetricsLow back painPhysical therapyGynecologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pregnancy brings great changes in the female body, including the back. Since entering the second tricemester period, some pregnant women began to experience back pain due to the increasingly large baby. 50-80% of women have experienced back and hip pain during pregnancy, chiropractic doctor Ronald J. Tyszkowski said. Back pain is a side effect of a normal pregnancy. The prevalence of spinal pain in pregnant women occurs more than 50% in the United States, Canada, Iceland, Turkey, Korea, and Israel. Meanwhile, in northern America, Africa, the Middle East, Norway, Hong Kong, the prevalence is higher which ranges from 21% to 89.9%. The results of research on pregnant women in various regions in Indonesia reached 60-80% of pregnant women experiencing back pain in their pregnancies. In East Java, around 65% of all pregnant women experience back pain. The method used with the Crossectiona design was a study sample of pregnant women in the II and III trimesters with a total of 35 people. Based on the results of research conducted at BPM Sri Ratu Alam Batam City on, using the Statistics Produck Service Solution (SPSS) program and from the analysis using the Chi-Square test, a P Value value = 0.001 < 0.05 was obtained, this shows that there is an influence of pregnant gymnastics on reducing pain in the back of pregnant women at BPM Sri Ratu Alam Batam City

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,306 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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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