Is assessing trunk muscle endurance in military with sub-acute and chronic low back pain clinically meaningful?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Trunk muscle endurance (TME) tests are commonly used by clinicians to assess muscle performance changes in response to rehabilitation in patients with low back pain (LBP). The aim of this study was to assess the responsiveness of three TME-tests in patients with LBP and to evaluate the relationships between changes in TME and improvement in self-reported function. Materials and Methods Eighty-four LBP patients were evaluated at baseline and after completion of a 6-week training program. Function was assessed with the modified Oswestry Disability Index (ODI) while TME was estimated using three tests: (1) the Biering-Sørensen, (2) the side bridge endurance tests (both sides), and (3) the trunk flexor endurance test. The standardized response mean (SRM) and the minimal clinical important difference (MCID) for each TME-test, and the relationships between changes in TME and improvement in ODI were calculated. Results SRMs were small to large for TME-tests (range: 0.43–0.82), and large for the ODI (2.85) and no clinically useful MCID was identified for the TME-tests (area under the curve below 0.70). No significant correlations were found between changes in the TME and change in ODI scores (r < 0.15; all P > 0.05). Conclusion Our results show a weak responsiveness of TME-tests in patients with LBP. There was no association between endurance performance change and self-reported functional change. TME-tests may not be a key component of rehabilitation monitoring in patients with LBP.
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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 | 0,004 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».