To Study Effects of Muscle Energy Technique and Proprioceptive Neuromuscular Facilitation on Computer Users Suffering from Neck Pain : A Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
Prolonged use of computers during daily work activities and recreation is often cited as a cause of neck pain. Neck pain and computer users are clearly connected due to extended periods of sitting in a certain position with no breaks to stretch the neck muscles. Pro-longed computer use with neck bent forward, will cause the anterior neck muscles to gradually get shorter and tighter, while the muscles in the back of neck will grow longer and weaker. These changes will lead to development of neck pain. METHODOLOGY: A total 40 subjects were selected for study. They were divided into 2 groups 20 in each. Group A was given Muscle Energy Technique, And Group B was given Proprioceptive Neuromuscular Facilitation .Treatment was given 5 days per week, for 6 weeks. Outcome measure in form of NPRS ,And NDI were recorded on 1st day before treatment and after 6 weeks. RESULT: Group A and B showed significant improvement in all three outcome measures within group (P>0.05). Between Group A and B were significant (p>0.05). So, three groups were shows significant difference. CONCLUSIONS: The results of this Comparative study indicated that the treatment in all three Groups (Muscle Energy Technique And Proprioceptive Neuromuscular Facilitation) are effective in participants with Computer Users Suffering From neck pain on pain and functional disability. However, MET was found to be superior to Proprioceptive Neuromuscular Facilitation alone in participants with Computer Users Suffering From neck pain.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».