Examination of Non-Specific Low Back Pain, Pain Perceptions and Disability Between Brazilian Jiu Jitsu, Muay Thai and Boxing Athletes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Non-specific low back pain is the leading cause of years lived with disability worldwide. The present study investigates non-specific low back pain, pain perceptions and disability due to pain among Brazilian Jiu Jitsu, Muay Thai and Boxing athletes. Methods: The study included 90 amateur athletes (aged 18–45 years; M = 28.97, SD = 5.88). The athletes completed the valid and reliable Pain Beliefs Perceptions Inventory (PBPI), the Quebec Pain Disability Scale (QPDS) and the Short-Form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ) which includes the Visual Analogue Scale (10 cm VAS 0–10 rating system) and the Present Pain Intensity index (PPI). Results: The results revealed that the majority of athletes rated their pain as low (SF-MPQ: M = 12.34, SD = 8.91; VAS: M = 1.65, SD = 1.82; PPI: M = 2.10, SD = 1.08) with low disability due to pain (QPDS: M = 18.98, SD = 22.71). Also, the majority of athletes disagreed that their pain was mysterious or persistent with high duration (PBPI: M = 1.43, SD = 2.23). Between the three martial arts, Brazilian Jiu Jitsu athletes showed statistically significantly (a) higher emotional and sensational pain intensity (x2(2) = 15.73; p < 0.001; x2(2) = 19.34; p < 0.001), (b) higher disability due to pain (x2(2)= 25.30; p < 0.001) and (c) more mysterious, more persistent pain with more duration (x2(2)= 9.32; p < 0.05) than Muay Thai and Boxing athletes. Also, a few correlations were found between age and pain perception only in Brazilian Jiu Jitsu and Boxing martial arts athletes. Conclusions: Further research is required to elucidate the biomechanical and psychological factors contributing to these differences between martial arts athletes.
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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 | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 ».