Can selected physiotherapeutic techniques really help in treating back pain and improving the quality of life of advanced cancer patients: a randomised controlled study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The available literature lacks studies using the KinesioTaping (KT) method and the hold-relax (HR) technique in working with advanced cancer patients. Patients and methods: The study involved 72 patients (38 women and 34 men), diagnosed with advanced cancer. Patients were randomly assigned either to the KT group (exercise programme and KT), HR group [exercise programme and the HR technique of the proprioceptive neuromuscular facilitation (PNF) method] or C group (a control group, exercise programme). To assess selected parameters the Numerical Rating Scale (NRS) scale and Edmonton Symptom Assessment System — revised (ESAS-r) were used. The physiotherapeutic programme lasted three weeks and took place 5 days a week for 30 minutes within each group. Additionally, in the KT group, kinesio tapes were applied on the paraspinal muscles of the lumbar spine. In the HR group the therapy with the hold-relax technique was applied. Results: There was a statistically significant decrease in pain in all groups and an improvement in the quality of life in patients from both experimental groups. Those changes were significantly greater in the KT group than in both the C group and the HR group. Conclusions: Both KT and HR techniques of the PNF method are effective in reducing pain and improving the quality of life in the examined advanced cancer patients, however, KT has a stronger impact.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».