Exploration of Dance as an Intervention for Long-term Low Back Pain amongst an Older Population: Groove to Improve
Notice bibliographique
Résumé
Low Back Pain (LBP) has been cited as one of the highest ranked causes of disability worldwide. So far exercise interventions have generally had low to moderate effects on pain, disability, psychological measures and function. Dance interventions have been utilised in a number of different conditions with good outcomes, however this has yet to be assessed in older individuals reporting long-term LBP. This preliminary exploratory single arm study took place within a Dance company environment with support from clinicians involved in the treatment of LBP. A routine of exercises built around the principles of dance were developed. 3 Groups (with a total of 46) participated in three separate 6-week (1x week 1.5 hours) programmes. All participants had to be 60 or over, with a history of LBP greater than 12 months and not actively under care. Outcome measures were taken at the start and end of the programme with a dropout of three. The outcomes selected were the VAS Numerical Pain distress scale, Quebec Back Pain Disability Questionnaire and SF-36. Outcomes were positive with the average VAS dropping from 5 to 3 and Quebec Back Pain Disability Questionnaire from 35 to 28 (30% reduction regarded as clinically significant change) therefore VAS was clinically significant, the Quebec Back Pain Disability questionnaire although improved, did not meet that threshold. The SF-36 across the domains showed using a meaningful change of 5 points saw significant changes across multiple sub-scales. In conclusion the utilisation of dance programmes could be considered as an option for the management of long-term LBP in older adults. Further work is suggested to evaluate other demographics and in comparative studies.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».