Offset analgesia a unique paradigm to study pain modulation following 6 weeks of yogic intervention in fibromyalgia patients: A randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aim: The aim of this study was to evaluate the effect of supervised yoga therapy on pain modulation through the offset analgesia (OA) paradigm of quantitative sensory testing (QST). Materials and Method: Eighty female FM patients were recruited and randomized into yoga and standard care (SC) groups. Pre- and post-6-week assessments were done for subjective assessment of pain using VAS, widespread pain index, and McGill pain questionnaire-short form. This was followed by thermal assessment (hot pain tolerance threshold) at C8 dermatome of the left forearm to test OA at three randomized sites for 20 patients in each group. OA included experimental trial, repeated OA trial, and downward step test trial. The Normality test was done using the D’Agostino and Pearson normality test. Data found to be normally distributed was compared using paired t-test or Unpaired t-test for within-group and between-group, respectively. Data which did not follow Gaussian distribution was tested using the Wilcoxon signed-rank test or Mann–Whitney test for within-group and between-group, respectively. Results: Significance reduction in VAS scores (P<0.05) of pain status was observed after six weeks of yoga intervention. Significant reduction in pain and FM-related symptoms after 6 weeks in FM patients participating in yoga classes was observed. Objective assessment of pain was done using QST (thermal modality) for OA at baseline and 6 weeks. Significant increase in change in VAS minimum (ΔOA), Latency, and OA index was observed after yoga in all the OA paradigms. Conclusions: Yoga is an effective complementary therapy for reducing pain and improving quality of life in FM patients after 6 weeks. Additional randomized controlled trials with larger sample sizes are needed to more fully understand this relationship.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».