Sportuojančių ir nesportuojančių paauglių netaisyklingos laikysenos, apatinės nugaros dalies skausmų ir dauginio stuburo raumens skerspjūvio ploto sąsaja
Notice bibliographique
Résumé
Darbo objektas: sportuojančių ir nesportuojančių paauglių netaisyklingos laikysenos, apatinės nugaros dalies skausmų ir dauginio stuburo raumens skerspjūvio ploto sąsaja.\nVisame pasaulyje, tame tarpe ir Lietuvoje, nugaros skausmas yra rimta problema. Skausmas sekina žmones, blogina gyvenimo kokybę ir kas svarbiausia, kad skausmo sukelta negalia vargina daugiau žmonių nei vėžys ar širdies ligos. Žinoma, kad visos ligos jaunėja, serga ir suaugę, ir vaikai. Nustatyta, jog 57,8% mokyklinio amžiaus vaikų skauda nugarą (Shehab et al., 2004); 33,7% vaikų ir paauglių nugarą skauda vieną kartą per savaitę ar dažniau (Roth-Isigkeit et al., 2005). 23% vaikų su nugaros skausmais kreipėsi į gydytojus ar kineziterapeutus (Gunzburg et al., 1999).\nAnatomiškai terminas „nugaros skausmai“ yra susijęs su juosmens–kryžmens dalimi. Dažniausiai nugaros skausmo vieta yra tarp juosmeninio ketvirto ir juosmeninio penkto slankstelių (L4–L5). Viena iš juosmeninės dalies skausmo priežasčių yra apatinės nugaros dalies segmentinis nestabilumas, kurio atsiradimą gali sukelti dauginių stuburo raumenų per mažas aktyvumas (McGill, 2002).\nDarbo tikslas yra nustatyti paauglių netaisyklingos laikysenos, apatinės nugaros dalies skausmų ir dauginio stuburo raumens skerspjūvio ploto sąsają. Tikslui pasiekti buvo iškelti uždaviniai: įvertinti sportuojančių ir nesportuojančių paauglių laikyseną, įvertinti sportuojančių ir nesportuojančių paauglių nugaros skausmą, nustatyti besiskundžiančių ir nesiskundžiančių... [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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,069 | 0,013 |
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 ».