LAIKYSENOS KOREKCIJOS EFEKTYVUMAS, TAIKANT SCHROTH KINEZITERAPIJOS METODIKĄ PAAUGLIŲ IDIOPATINĖS SKOLIOZĖS ATVEJAIS
Bibliographic record
Abstract
Tyrimo tikslas – įvertinti Schroth metodikos efektyvumą pacientų raumenų ištvermės, judesių amplitudžių didinimui bei laikysenos korekcijai paauglių idiopatinės skoliozės atvejais. Tyrimo metodai. Tyrimas vyko nuo 2019 m. vasario iki balandžio mėnesio. Tyrimo vieta – Vaikų ligoninė, Vilniaus univesiteto ligoninės Santaros klinikų (toliau – VULSK) filialas. Tyrime iš viso dalyvavo 20 tiriamųjų. Tiriamiesiems buvo taikoma 10 kineziterapijos procedūrų Schroth gydymo metodu. Siekiant įvertinti tiriamųjų sveikatos būklės pokyčius bei kineziterapijos efektyvumą, testavimas buvo atliktas 3 kartus: prieš reabilitaciją, po vienos procedūros ir po reabilitacijos. Laikysenos parametrų įvertinimui naudota DIERS Formetric 4D sistema. Liemens raumenų statinės ištvermės vertinimui naudotas McGill testas. Stuburo paslankumas matuotas centimetrine juostele. Taikytos TRACE (laikysenos vertinimo) ir TAPS (savęs suvokimo) skalės. Duomenų analizė atlikta naudojant statistinės analizės programas R ir Microsoft Excel. Rezultatai. Taikant Schroth metodiką, po 10 procedūrų reikšmingai pagerėjo pilvo, nugaros, kairiojo ir dešiniojo šonų raumenų statinė ištvermė bei stuburo paslankumas į visas puses. Po 10 Schroth procedūrų reikšmingai pagerėjo liemens disbalanso, dubens pakrypimo, paviršiaus rotacijos, lateralinės deviacijos rezultatai. Po 10 procedūrų reikšmingai pagerėjo TRACE ir TAPS skalių rezultatai. Po 1 procedūros reikšmingai sumažėjo nugaros statinė ištvermė, padidėjo pirštų-grindų atstumas (toliau – PGA), pagerėjo liemens disbalanso bei TRACE skalės rezultatai. Išvados. Nors 10 Schroth procedūrų kursas yra ganėtinai trumpas, po jo pagerėjo daugelis parametrų (liemens raumenų ištvermė, stuburo paslankumas, išvaizdos vertinimas bei su stuburo iškrypimu susiję nugaros paviršiaus parametrai).
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.003 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".