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Enregistrement W4385845717 · doi:10.2196/43985

Effects of Virtual Reality Exercises on Chronic Low Back Pain: Quasi-Experimental Study

2023· article· en· W4385845717 sur OpenAlexvenueno aff
Waqar Afzal, Ashfaq Ahmad, Hafiz Muhammad Bilal Hanif, Nauman Chaudhary, Syed Amir Gilani

Notice bibliographique

RevueJMIR Rehabilitation and Assistive Technologies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical therapyLow back painMedicineLumbarAnalysis of varianceChronic painRehabilitationPhysical medicine and rehabilitationSurgeryAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Low back pain is a common health problem globally. Based on the duration of pain, it is classified as acute, subacute, or chronic low back pain. Different treatment strategies are available to reduce chronic low back pain. Virtual reality (VR) is a novel approach in back pain rehabilitation. OBJECTIVE: This study aimed to compare the effects of VR games on chronic low back pain. METHODS: This quasi-experimental study was conducted among 40 patients with chronic low back pain. The data were collected using a nonprobability, convenient sampling technique. Patients visiting the Department of Physiotherapy, Government Services Hospital, Lahore, Pakistan, were recruited and equally divided into 4 groups. Group A received the Reflex Ridge game; group B received the Body Ball game; group C combined the 2 games without back-strengthening exercises; and group D combined the 2 games with back-strengthening exercises. The participants received 8 treatment sessions, with 3 sessions/wk. The outcomes were pre- and posttest measurements of pain intensity, low back disability, and lumbar range of motion. The repeated measurement ANOVA was used for inter- and intragroup comparison, with significance at P≤.05. RESULTS: The study comprised a sample of 40 patients with low back pain; 12 (40%) were female and 28 (60%) were male, with a mean age of 37.85 (SD 12.15) years. The pre- and posttest mean pain scores were 7.60 (SD 1.84) and 4.20 (SD 1.62) in group A, 6.60 (SD 1.776) and 5.90 (SD 1.73) in group B, 6.90 (SD 1.73) and 5.40 (SD 1.07) in group C, and 7.10 (SD 1.53) and 3.60 (SD 0.97) in group D, respectively. The mean pain score differences of group D (combining the Reflex Ridge and Body Ball games with back-strengthening exercises) compared to groups A, B, and C were -.60 (P=.76), -2.30 (P<.001), and -1.80 (P=.03), respectively. Regarding the range of motion, the forward lumbar flexion mean differences of group D compared to groups A, B, and C were 3.80 (P=.21), 4.80 (P=.07), and 7.40 (P<.001), respectively. Similarly, the right lateral lumbar flexion mean differences of group D compared to groups A, B, and C were 2.80 (P=.04), 5.20 (P<.001), and 4.80 (P<.001), respectively. The left lateral lumbar flexion mean differences of group D compared to groups A, B, and C were 2.80 (P<.001), 4.80 (P=.02), and 2.20 (P<.001). respectively, showing significant pre- and posttreatment effects. CONCLUSIONS: VR exercises had statistically significant effects on improving pain, low back disability, and range of motion in all groups, but the combination of Reflex Ridge and Body Ball games with back-strengthening exercises had dominant effects compared to the other groups. TRIAL REGISTRATION: Iranian Registry of Clinical Trial IRCT20200330046895N1; https://en.irct.ir/trial/46916.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,320
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; 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations5
Publié2023
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Résumé présentoui

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