CAPACITIVE AND RESISTIVE ELECTRICAL TRANSFER METHOD FOR ATHLETES WITH NON-SPECIFIC LOW BACK PAIN
Notice bibliographique
Résumé
The popularity of capacitive and resistive electrical transfer (TECAR) therapy has increased over the last twenty years, with research highlighting its effectiveness for various musculoskeletal injuries and chronic pain conditions.Purpose: This study aims to evaluate the clinical efficacy of TECAR therapy as an adjunct to the rehabilitation program for athletes suffering from non-specific chronic low back pain (LBP).Materials and methods: The study tracked changes in pain (using the modified Merle d'Aubigne pain scale), mobility (assessed by the Schober test), muscle strength (measured by Kiel's test), and functionality (evaluated with the Roland-Morris questionnaire and the Quebec scale).Results: Measurements and tests were performed before and after the therapeutic course.The data indicate improved outcomes in pain reduction, soft tissue mobility, muscle endurance, and lumbar spine functionality for patients in the experimental group (Mann-Whitney nonparametric test).Statistically significant differences were observed across all indicators favoring patients treated with TECAR, except for back muscle endurance as assessed by Kiel's test.Conclusions: TECAR therapy demonstrates superior clinical outcomes in pain relief, mobility, and lumbar spine functionality, making it a valuable addition to specialized kinesitherapy programs for athletes with non-specific LBP.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,006 | 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 ».