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Enregistrement W4312100200 · doi:10.22359/cswhi_13_6_12

Traditional Chinese Medicine in Distance Physiotherapy of non-specific Back Pain during the COVID-19 Pandemic

2022· article· en· W4312100200 sur OpenAlexaff
E. Ziakova, N. Sladeckova, M. Istonova, M. Luliak, Daniel Vrabel

Notice bibliographique

RevueClinical Social Work and Health Intervention · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcupuncture Treatment Research Studies
Établissements canadiensWorkplace Health, Safety and Compensation Commission
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeridian (astronomy)MedicinePhysical therapyTraditional Chinese medicineLumbarLow back painPhysical medicine and rehabilitationAlternative medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,200
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,315 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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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