Appraising Efficacy of Cognitive Pain Management Strategies for the Rehabilitation of Non-Chronic Sciatica: A Randomized Control Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background Low back ache receives considerable attention in the medical field due to its high occurrence in civil society. Despite its high occurance rate there is no clear conservative treatment approach available. This has motivated many researchers to delve further into the study of lower back ache. Thus after an extensive review of literature this study has chosen non-chronic sciatica from the vast domain of low back ache to establish possible treatments so as to address the problem before it becomes chronic.Objectives To determine the effectiveness of cognitive pain management strategies in improving pain as determined by McGill pain questionnaire SF-MPQ-2 scores among non-chronic cases of sciatica.Methodology Thirty patients in the age group of 40 to 60 years who were clinically diagnosed with non-chronic sciatica and fulfilled inclusion and exclusion criteria were divided randomly into two equal groups. One group received a conventional physical therapy approach while the other group received cognitive pain management strategies along with conventional management for a two-week period and the outcome on pain was assessed.Results A paired t-test was used to find the difference between pre and post-treatment. It showed statistically relevant changes in the SF-MPQ-2 scores in the experimental group which used cognitive pain management strategies. T-value was 3.70557 and the P-value was 0.00092. The result was significant at P lt0.05.Conclusion This study concludes that adding cognitive pain management strategies into existing physical therapy practice provides better outcomes compared to the use of conventional physical therapy alone.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».