Cryotherapy for the Management of Chronic Musculoskeletal Conditions: A Clinical Assessment of Pain and Function
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic pain, defined as pain persisting or recurring for more than three months, affects an estimated 13.5% to 47% of the general population, with chronic musculoskeletal pain prevalence ranging from 11.4% to 24%. Given the high and rising prevalence of musculoskeletal pain, driven by demographic trends, there is an urgent need for effective interventions, particularly in rehabilitation care settings. Materials and Methods: Twenty patients with chronic musculoskeletal conditions participated in a treatment program consisting of 10 cold-air cryotherapy sessions. The effectiveness of the therapy was evaluated by assessing changes in pain, range of motion, and physical function using the Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC) before and after treatment. Results: All assessed parameters showed statistically significant improvements. Pain, measured using the Visual Analog Scale, decreased by 42.9%, while range of motion increased by 15.23%. The WOMAC questionnaire indicated improvements of 34.68% in pain, 40.26% in stiffness, and 24.87% in physical function. Conclusions: Cold-air cryotherapy demonstrates potential as an effective treatment for various chronic musculoskeletal conditions. Its efficacy, ease of application, affordability, and transportability make it a promising alternative not only for acute edematous injuries but also for chronic pain management.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».