FİZİK TEDAVİ UYGULANAN KRONİK BEL AĞRILI YAŞLILARDA BALNEOTERAPİNİN TEDAVİYE ETKİSİ: PİLOT ÇALIŞMA
Bibliographic record
Abstract
Amaç: Bu çalışmanın amacı, balneoterapinin kronik bel ağrısı nedeniyle fizik tedavi alan yaşlı bireylerde tedavi etkinliğine katkısını araştırmaktır. Gereç ve Yöntem: Toplam 244 hasta iki gruba randomize edildi. Grup I’e fizik tedavi ve Grup II’ye fizik tedavi ve balneoterapi uygulandı. Tedavinin başlangıcında (T0) ve tedavinin sonunda (T1) Ağrı (VAS), Quebec Bel Ağrısı Engellilik Ölçeği (Quebec) ve Sağlık Değerlendirme Anketi (HAQ) kullanılarak değerlendirmeler yapıldı. Bulgular: Tüm gruplar VAS-ağrı, Quebec ve HAQ skorlarındaki düşüş istatistiksel olarak anlamlıydı (p<0,001). VAS-ağrı gruplar arası kıyaslandığında VAS-ağrı T0, BT + PT grubunda PT grubunda anlamlı düşüklük saptandı (p=0,001). HAQ ve Quebec değerleri gruplar arasında karşılaştırıldığında, T0 değeri BT + PT ve PT grubu arasında benzerken (HAQ p= 0,068, Quebec p=0,495), T1 değerleri BT + PT grubunda PT grubundan anlamlı şekilde düşüktü (p<0,001). Gruplar karşılaştırıldığında BT + PT grubunda tüm puanların ortalama değişiklikleri (T1-T0) istatistiksel olarak daha anlamlı değişiklik gösterdi (p<0,001). Sonuç: Çalışmanın sonuçları, kronik bel ağrısı olan yaşlı hastalarda kombine tedavi uygulamalarının daha etkili olabileceğini göstermektedir. Uygun koşullarda, tüm vücuda uygulanan balneoterapi tedavinin etkinliğini artırabilir.
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 | 0.007 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.002 |
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".