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Enregistrement W7135875194

Strengthening in patients with nonspecific low back pain

2012· dissertation· cs· W7135875194 sur OpenAlexaboutno aff
Dalibor Novák

Notice bibliographique

RevueDigital Repository (National Repository of Grey Literature) · 2012
Typedissertation
Languecs
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLow back painQuality of life (healthcare)Activities of daily livingVisual analogue scaleRehabilitationBack painMcGill Pain Questionnaire
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present work we compare the effectiveness of therapy in patients with chronic non-specific low back pain (CNLBP) using classical analytical strengthening and strengthening program based on principles of physiotherapy techniques that focus on the stabilization of the spine and are used in the treatment CNLBP. The experiment included a total of 14 patients diagnosed with CNLBP who were divided into two groups (n = 7), each of who underwent a 12-week training either classical or physiotherapy conceived strengthening. As for the evaluated parameters, we chose the size and quality of pain (visual analogue scale and Short Form McGill Pain Questionnaire), restrictions in daily life in relation to LBP (Oswestry Disability Index); we tried to capture a change in the stabilizing muscle function by using a collection of tests according to Kolar (2006). The evaluation took place at the beginning and after the program and then at intervals of six months. The results showed that there was a statistically significant improvement in both groups in the monitored parameters. The difference in results in pain intensity and functional limitations in life when comparing the two groups showed statistically insignificant. Both the groups of patients improved their score in the evaluation of the stabilizing functions of...

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,216 · 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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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