Manobra do Ligamento Largo versus Liberacao Miofascial Instrumentalizada na Sindrome Pre Menstrual e dismenorreia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Dysmenorrhea is the most disabling symptom of premenstrual syndrome (PMS), for which there are both external and intracavitary myofascial release techniques. Aims: To compare the effectiveness and efficiency of two myofascial release protocols, one internal and one external, in relieving dysmenorrhea and other PMS symptoms. Method: 12 women with an average age of 21.1 years were randomized into two groups and received a weekly session of instrumented myofascial release (G2) or the Broad Ligament Maneuver (G1) for four weeks. Before and after the intervention, pain intensity (VAS), pain quality (McGill) and SPM itself (PSST) were measured. Results: Initially half of the volunteers had PMS, and the average scores for VAS and McGill were 8 and 44.4 respectively. After the intervention, none met the SPM criteria and the VAS and McGill scores fell to 1.9 and 7.9 respectively, with more significant results for G1. Conclusion: Both the Largo Ligament Maneuver and IASTM® Instrumentalized Myofascial Release are efficient in the treatment of PMS and dysmenorrhea, with a slight advantage for the former. The etiology of dysmenorrhea and PMS must lie in myofascial and not hormonal dysfunctions.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».