Clinical Evaluation of the McGill Stabilization Exercise Program for Chronic Nonspecific Low Back Pain: Insights from Case Studies
Notice bibliographique
Résumé
A bstract Chronic nonspecific low back pain (CNSLBP) is a prevalent musculoskeletal condition associated with significant disability. The McGill Stabilization Exercise Program, developed by Dr. Stuart McGill, offers a promising approach to managing CNSLBP. This case series aimed to evaluate the effectiveness of the McGill Stabilization Exercise Program in managing CNSLBP through pain reduction, functional improvement, and increased range of motion. Five patients (three males and two females) aged 35–45 years with CNSLBP were enrolled in the study. They underwent a 6-week McGill Stabilization Exercise Program, with pre- and post-treatment assessments using Visual Analog Scale (VAS) for pain, the Quebec Back Pain Disability Scale for functional disability, and lumbar range of motion measurement. The results showed varying degrees of improvement across the cases. VAS scores indicated mild-to-moderate pain reduction, with cases A and E demonstrating the most significant improvement. Functional disability scores improved moderately in most cases, with cases A and D showing notable enhancement. Range of motion measurements revealed mild-to-moderate improvements across the cases. This study concluded that the McGill Stabilization Exercise Program showed positive outcomes in managing CNSLBP, as evidenced by pain reduction, functional improvement, and increased range of motion. Individualized response to the program underscores its tailored approach to back pain management.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».