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Enregistrement W7066693791

Influência de diferentes estratégias de estabilização lombopélvica e de programas de exercícios de controlo motor no Active Straight Leg Raise

2014· dissertation· pt· W7066693791 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePortuguese National Funding Agency for Science, Research and Technology (RCAAP Project by FCT) · 2014
Typedissertation
Languept
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStraight leg raiseManual therapyTransversus abdominis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introdução: O Active Straight Leg Raise (ASLR) tem sido sugerido como um indicador clínico da estabilidade lombopélvica. Estratégias passivas e ativas podem contribuir para aumentar esta estabilidade, assim como programas de exercício baseados nas mesmas estratégias ativas. Objetivos: Comparar os efeitos imediatos da compressão pélvica manual (CP), do drawing-in (DI) e do bracing abdominal (BA) durante o ASLR em indivíduos com e sem dor lombopélvica crónica e inespecífica, e avaliar o efeito prolongado das manobras de estabilização ativas através dos programas de exercícios de controlo motor, Pilates e McGill. Métodos: Estudo transversal, com uma amostra de 111 voluntários, 52 sem dor lombopélvica (NLPPG) e 59 com dor lombopélvica (LPPG), e estudo experimental, formado pelo LPPG dividido em 19 no grupo controlo (GC), 20 no grupo pilates (GP) e 20 no grupo mcgill (GMg). Foi avaliado o ASLR padrão, o ASLR com CP, o ASLR com DI e ASLR com BA. Os participantes foram avaliados antes e após as 8 semanas de implementação dos programas exercícios de McGill e Richardson, apenas aos respetivos grupos. Resultados: O LPPG apresentou significativamente maior score no ASLR comparativamente ao NLPPG (z=-9,361; p<0,001). Apesar do BA ter apresentado scores inferiores às restantes estratégias (p<0,001), todas elas foram capazes de diminuir o score do ASLR (p<0,001). Após a aplicação dos programas de exercícios, verificou-se que o GP (p<0,001) e o GMg (p<0,001) apresentaram scores significativamente menores no ASLR, relativamente ao GC. No GP e no GMg verificou-se uma diminuição do score do ASLR (Z=-4,028; p<0,001; Z=-4,179; p<0,001, respetivamente). Além disso, GMg apresentou uma tendência para apresentar menores scores do ASLR comparativamente ao GP. Conclusão: Qualquer uma destas manobras de estabilização quando adicionada ao ASLR pode aumentar a estabilidade lombopélvica, especialmente o BA. Os exercícios de Pilates e de McGill permitiram melhorar os scores do ASLR.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,335 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
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Résumé présentoui

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