Sağlıklı Bireylerde Torakolumbal Fasya Gevşetme Tekniklerinin Eklem Hareket Açıklığı, Eklem Pozisyon Hissi ve Enduransa Etkilerinin İncelenmesi: Pilot Çalışma
Bibliographic record
Abstract
Amaç: Bu çalışmanın amacı; sağlıklı bireylerde iki farklı torakolumbal fasya gevşetme tekniğinin eklem hareket açıklığı (EHA), endurans ve eklem pozisyon hissine (EPH) etkilerinin incelenmesidir.Yöntem: Bireylerin gövde fleksiyon ve ekstansiyon EHA ölçümleri dijital açıölçer kullanılarak değerlendirildi. Üç kez ölçüm yapıldı ve ortalaması açı cinsinden kaydedildi. Bireylerin EPH ölçümü için, fleksiyon ile her iki taraf lateral fleksiyon yönlerinde 30 derecedeki; ekstansiyon yönünde 15 derecedeki pozisyon öğretildi. Daha sonra üçer kez bu açıları bulmaları istendi ve sapma miktarının mutlak değerlerinin ortalaması alındı. Gövde fleksör ve ekstansör kaslarının enduransı McGill Endurans Testi ile değerlendirildi ve süre saniye cinsinden kaydedildi. Bireyler basit rastgele randomizasyon yöntemi ile iki gruba ayrılarak, bir gruba Graston Tekniği bir gruba da Theragun Teknik uygulanarak tüm değerlendirmeler uygulama sonrası bir kez daha tekrarlandı ve sonuçlar uygun istatistiksel yöntemlerle analiz edildi.Bulgular: Çalışmamıza her bir grupta 9’ar kişi olmak üzere toplam 18 kişi dahil edildi. Her iki gruptaki bireyler yaş, vücut kütle indeksi ve cinsiyet dağılımı bakımından benzerdi (p>0,05). Graston Teknik grubunda, EHA’nın her iki yönde arttığı ve sağ lateral fleksiyon yönündeki EPH sapma miktarında azalma olduğu belirlendi (p
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.037 | 0.007 |
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".