<b>Role of Back Extension Exercises in Reducing Pain and Disability Among Occupational Motorcycle Drivers With Chronic Low Back Pain</b>
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic low back pain (CLBP) is highly prevalent among occupational motorcycle drivers due to prolonged sitting, vibration exposure, and sustained flexed postures. Targeted rehabilitation strategies that address biomechanical deficits are essential to reducing pain and disability in this high-risk population. Objective: To evaluate the effectiveness of back extension exercises compared with Transcutaneous Electrical Nerve Stimulation (TENS), both combined with moist heat, in reducing pain intensity and functional disability among occupational motorcycle drivers with CLBP. Methods: In this randomized controlled trial, 80 male motorcycle drivers aged 20–45 years with CLBP were allocated to either a back extension exercise program or TENS for three weeks. Pain and disability were assessed at baseline and post-intervention using the Visual Analog Scale (VAS), Quebec Back Pain Disability Scale (QBDS), and Oswestry Back Disability Index (OBDI). Results: Both groups demonstrated significant improvement across all outcomes. VAS scores decreased from 6.8 to 2.36 (p<0.001), QBDS from 6.52–6.80 to 3.56–2.36 (p<0.001), and OBDI from 6.8 to 2.36 (p<0.001). Improvements exceeded minimal clinically important thresholds. Conclusion: Back extension exercises and TENS, when combined with moist heat, produce clinically meaningful reductions in pain and disability in occupational motorcycle drivers with CLBP. Structured extension-based programs represent a valuable rehabilitation strategy for this population.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».