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Enregistrement W4385157860 · doi:10.51248/.v43i3.404

Effect of trunk muscle endurance training in pain management and function in sub-acute low back pain – A quasi experimental study

2023· article· en· W4385157860 sur OpenAlexaboutno aff
K. Ramana, A. Kumaresan, Prathap Suganthirababu, Surya Vishnuram, S. Deepa, Jagatheesan Alagesan

Notice bibliographique

RevueBiomedicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBack musclesPhysical therapyTrunkLow back painEndurance trainingPhysical medicine and rehabilitationSignificant differenceBack painExtensor muscleInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction and Aim: Low back muscle endurance is becoming a major issue because of low back ache. Though many treatment protocols have been suggested and proved effective, endurance exercises have been under less researched area over its effectiveness in comparison to other treatment protocols. The purpose of this study is to determine the effect of trunk extensor muscle endurance training with conventional spinal exercise for trunk extensor muscle in subjects with LBP. Materials and Methods: This is a quasi-experimental study involving 56 patients in the age group of 25-35 years who were allocated in the experimental group (endurance exercises) and control group (conventional spinal exercise) for 3 times per week, for 6 weeks for a duration of 30-45 minutes. Outcome measures used for the study were McGill Pain Questionnaire, RMDQ, 60 sec. spinal extension endurance tests. Results: There was no significant difference found within group analysis in all outcome measures. In between, the group analysis experimental group has shown statistically significant difference in all outcome measures at post-test with the p-value of 0.000. Conclusion: Endurance training has proved to be a much more effective method and provides faster recovery than conventional spinal extension exercise in treatment of patients with subacute low back pain.

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)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil0,478

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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