MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2946164064 · doi:10.33607/bjshs.v4i79.347

Nugaros skausmo, kūno svorio ir liemens raumenų statinės ištvermės sąsajos

2018· article· lt· W2946164064 on OpenAlexaboutno aff
Vilma Dudonienė, Donata Spudytė

Bibliographic record

VenueBaltic Journal of Sport and Health Sciences · 2018
Typearticle
Languagelt
FieldMedicine
TopicAcne and Rosacea Treatments and Effects
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsTheologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Nutukimas ir nugaros skausmas yra šiuolaikinės visuomenės problema. Mokslininkai nesutaria dėl nugaros skausmo ir nutukimo priklausomybės teorijų (Guo et al., 2008). Tyrimo tikslas ⎯ patikrinti, ar tikrai per didelis kūno svoris, didelė liemens apimtis yra nugaros skausmo atsiradimo priežastis. Buvo tiriami 86 tiriamieji, suskirstyti į dvi grupes pagal nugaros skausmo pasireiškimą: kontrolinę grupę (30 tiria-mųjų, kurie neturėjo jokių nusiskundimų nugaros skausmu) ir tiriamąją (56 tiriamieji, kenčiantys nugaros skausmą). Tyrimas atliktas Šiaulių reabilitacijios centre. Buvo nustatomas tiriamųjų kūno masės indeksas, liemens ir klubų apimtis, liemens ir klubų apimties santykis, liemens raumenų statinė ištvermė. Tiriamųjų nugaros skausmas buvo vertinamas naudojant McGill skausmo klausimyną ir Oswestry negalios indeksą. Tyrimo rezultatų analizė parodė, kad nutukimas nėra pagrindinė nugaros skausmą lemianti priežastis. Tarp kūno masės indekso ir nugaros skausmo reikšmingos priklausomybės nenustatyta. Moterų, besiskundžiančių nugaros skausmu, liemens apimtis buvo didesnė (p < 0,01) nei nesiskundžiančiųjų. Kenčiančių nugaros skausmą vyrų liemens ir klubų apimties santykis didesnis nei nesiskundžiančiųjų (p < 0,05). Liemens raumenų statinė ištvermė buvo didesnė tų tiriamųjų, kurie nesiskundė nugaros skausmu (p < 0,01).Raktažodžiai: nugaros skausmas, kūno masės indeksas, liemens ir klubų apimties santykis, McGill skausmo klausimynas, Oswestry negalios indeksas.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.078
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.045
GPT teacher head0.369
Teacher spread0.324 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2018
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueBaltic Journal of Sport and Health SciencesSame topicAcne and Rosacea Treatments and EffectsFrench-language works237,207