Evaluation of the effectiveness of Therapeutic Laser and TENS in the reduction of pain in patients with low back pain
Notice bibliographique
Résumé
Chagas Júnior, RAQ. Evaluation of the effectiveness of Therapeutic Laser and TENS in the reduction of pain in patients with low back pain. [Thesis]. Araçatuba: São Paulo State University (Unesp), School of Dentistry; 2016. Introduction: Low back pain is often accompanied by exacerbation of pain and decreased functional capacity. Many non-pharmacological therapies such as laser and TENS are indicated for its treatment, but their effects are not fully understood, nor is the minimum number of sessions for therapeutic effect. Objective: To analyze the effect of different therapeutic modalities (laser and TENS) non-relief of chronic non-specific chronic pain by varying the number of clinical sessions. Methods: The sample consisted of 30 patients randomly selected and divided into 2 groups treated by two therapeutic modalities: G1 - laser (n = 15), G2 - TENS (n = 15). All patients were assessed before and after treatment, by the McGill Pain Questionnaire (MPQ), and Functional Capacity by the Roland Morris Questionnaire. And evaluated daily by Visual Analog Scale (EAV). By this methodology it was possible to conclude that the proposed interventions statistically reduce the short-term pain intensity in patients with low back pain, alter the perception of the pain descriptors only in the Laser Group before and after treatment; Just as they alter the reports of physical incapacity
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».