The influence of a therapeutic aquatic exercise program on individuals with chronic low back pain and changes in sleep quality
Notice bibliographique
Résumé
Introdução: A perturbação do sono é um quesito comum entre pessoas com dor, cerca de 50% apresentam má qualidade do sono. Objetivo geral: Verificar a influência de um programa de exercícios aquáticos terapêuticos (EAT) em indivíduos com dor lombar crônica (DLC) e as alterações na qualidade do sono. Métodos: Caracterizada “produto de dissertação”, com a inserção de artigos: introdutória (etapa I), um estudo de revisão sistemática (RS) (etapa II), e um ensaio clínico randomizado (ECR) (etapa III). A RS abordou as principais intercorrências relacionadas à cinesiofobia, DLC e alterações na qualidade do sono, através da identificação e seleção de artigos, conforme as diretrizes do PRISMA – 2020 e a análise de risco de viés através da escala Cochrane handbook. Na etapa III, participantes de 18 a 65 anos, com DLC, fisicamente ativos e sobrepeso. Realizou-se EAT, grupo experimental (GE), orientações domiciliares (OD) e grupo controle (GC). Instrumento de coleta de dados, os questionários; McGill-Melzack (QMG) e Roland Morris (QRM); Escala Visual Analógica (EVA), o algômetro, a Tampa Scale of Kinesiophofia (TSK) e a Escala de sonolência de Epworth (ESE). No tratamento estatístico utilizamos na análise de variância (ANOVA). Resultados: Na etapa II, incluiu-se 9 estudos para análise qualitativa, os benefícios das propriedades físicas da água são variáveis, devem ser explorados em programas de EAT. Na etapa III, foram 26 participantes, GE/GC, ambos os gêneros, média de 43,79 anos. Na EVA, indicou uma redução significativa na variável dependente ao longo das 6 semanas. No QRM, a diferença entre o tempo teve redução da DL, no QRM o GE teve redução da DLC de 46,15% e o GC 30,77%, e a DL reduziu 38,47% nos grupos. Conclusão: O levantamento de dados analisados servem de base na prescrição, planejamento e evolução de EAT aos profissionais, com impacto nos tratamentos para DLC e alterações na qualidade do sono. A importância do movimentar o corpo, através do exercício e utiliza-los nos tratamentos de DLC e nos prejuízos no sono. Sugere-se, o EAT ative o sistema linfático o qual induz o sono, proporcionando melhora na qualidade do sono.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».