Traditional Chinese Medicine in Distance Physiotherapy of non-specific Back Pain during the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
This paper deals with the use of meridian exercises of Traditional Chinese medicine in physiotherapy. On a selected sample of 30 probands aged between 19 to 55 years who met the set criteria, the effect of exercises for non-specific pain in the cervical, thoracic and lumbar spine was examined. The pilot prospective study compares the intensity of pain in 3 areas of the back before the start of a 4-week cycle exercise at least 3 times a week and after the end of the exercise cycle. After a series of meridian exercises there was a statistically significant pain reduction in the cervical spine (p < 0.05), in the thoracic spine (p < 0.05) and on the level (p < 0.05) in the lumbar spine. The pain frequency during the week decreased by an average (p< 0.05) of a day. The pilot study unequivocally confirmed the positive effect of meridian exercises on reducing the intensity of pain in 3 back areas as well as on reducing the frequency of perceived pain. The addressed issue has a perspective both on the level of physiotherapeutic procedures and their diagnostic use and from the point of view of Traditional Chinese Medicine with the impact of meridian exercises on individual elements, such as organ systems.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».