Cognitive behavioral therapy (CBT) and meditation in the treatment of persistent low back pain: Interventional Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To compare the effect of both CBT and Meditation in chronic lower back pain patients. Method: Participants fulfilling the exclusion and inclusion criteria and who are between the age group of 35-50 years with CLBP were included. Numerical pain rating scale and Montreal Cognitive Assessment (MOCA) was used for the participant selection. The participants were further divided into three groups and 4-week intervention of conventional physiotherapeutic exercise, meditation and CBT, was given to the participants. Numerical Pain Rating Scale and Oswestry Low Back Pain Disability Questionnaire were used as outcome measures. Results: 40 chronic back pain patients were enrolled and randomized. All enrolled participants completed baseline tests, providing cross-sectional data for this study. Simple randomization allocated 14 patients to the control group and 13 patients each to Experimental Group 1 and Experimental Group 2. Significant within-group improvements occurred on the Numerical Rating Scale and Oswestry scores between baseline and final visits for all groups. However, the experimental groups showed significantly greater decreases in pain intensity versus controls, evidenced by reduced mean Numerical Rating Scale and Oswestry scores at follow-up. One-way ANOVA and Welch tests revealed significantly reduced Numerical Rating Scale and Oswestry scores after treatment across groups. Both tests yielded statistically significant p-values <0.01. Conclusion: The findings show that meditation and cognitive behavioural therapy (CBT) are beneficial in reducing pain. As a result, for patients with persistent low back pain, taking into consideration these two treatment techniques is critical. Keywords: Cognitive Behavioural Therapy, Chronic Pain, Oswestry Questionnaire
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».