Skirtingos lyties pacientų kūno masės indekso, liemens-klubų apimties, nugaros skausmo bei liemens raumenų statinės ištvermės sąsaja
Notice bibliographique
Résumé
Darbo objektas: tiriamųjų kūno masės indeksas, liemens ir klubų apimtis ir nugaros skausmas.\nTyrimo probema. Nutukimas ir nugaros skausmai yra šiuolaikinės visuomenės problema. Mokslininkai nesutaria dėl teorijų apie nugaros skausmo atsiradimo priklausomybę nuo nutukimo (Guo et al., 2008). \nTyrimo hipotezė. Manome, kad per didelis kūno svoris, didelė liemens ir klubų apimtis labiau įtakoja nugaros skausmų pasireiškimą.\nTyrimo tikslas. Išsiaiškinti tiriamųjų kūno masės indekso, liemens apimties ir nugaros skausmo sąsają.\nTyrimo uždaviniai:\n1.\tNustatyti skirtingos lyties pacientų nugaros skausmo intensyvumą ir negalios lygį dėl skausmo.\n2.\tNustatyti skirtingos lyties pacientų kūno masės indekso, liemens−klubų apimties ir nugaros skausmo sąsają. \n3.\tNustatyti skirtingos lyties pacientų statinę liemens raumenų ištvermę ir jos sąsają su kūno masės indeksu.\n4.\tNustatyti skirtingos lyties pacientų statinės liemens raumenų ištvermės sąsają su nugaros skausmu. \nMetodika: 86 tiriamieji dalyvavo tyrime, iš kurių 56 kentė nugaros skausmus. Tyrimas buvo atliekamas Šiaulių reabilitacijios centre. Buvo nustatomas tiriamųjų kūno masės indeksas, liemens ir klubų apimtys, liemens–klubų apimties santykis, liemens raumenų statinė ištvermė. Tiriamųjų nugaros skausmas buvo vertinamas naudojant McGill skausmo klausimyną ir Oswestry negalios indeksą. \nIšvados:\n1.\tNugaros skausmo intensyvumas tarp lyčių nesiskyrė, tačiau moterų negalios lygis buvo didesnis nei vyrų (p<0,001). \n2.\tTarp skirtingos... [toliau žr. visą tekstą]
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 0,011 |
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 ».