CLBP患者における手技療法と疼痛教育の効果

結果は、主観的な痛み (数値疼痛評価尺度で測定)、圧迫痛の閾値 (アルゴメーターで測定)、障害 (ローランド・モリス障害アンケートで測定)、恐怖と回避信念 (恐怖回避信念アンケートで測定)、予後不良 (STarT Back Screening Tool で測定)、生活の質 (Short Form-12v2 で測定)、血液バイオマーカー (ELISA で測定)。 データは盲検化された評価者によって収集されます。

個人の適格性は、盲検化された評価者によって評価され、この研究に適格かどうかが判断されます。 次に、彼らはこの研究の目的について知らされ、同意書に署名するよう求められます。 その後、社会人口学的データが記録されます。 研究結果に関連するデータは、6 週間と 3 か月後のベースライン評価で盲検化された評価者によって収集されます。

ランダム割り当て 治療が始まる前に、募集と評価に関与していない研究者の 1 人が、グループの 1 つに個人を割り当てます。 ブロックのランダム化が使用されます。これは randomization.com によって生成され、このサイトはランダム化シーケンスのリストを作成します。このリストは、個人を治療する理学療法士だけが見ることができます。

統計的方法

サンプル サイズの計算 サンプル サイズの計算は、次の仕様のアプリオリ検定を使用して計算されました。 その結果、この研究では、グループごとに 64 人、または合計で 128 人のサンプル サイズが必要になります。

治療の効果の分析 私たちの研究は、治療の意図の原則を使用します。 RMDQ、SBST、FABQ、SF-12v2、および NPRS の記述データとスコア、圧痛閾値の平均値、および介入前後の炎症性バイオマーカーの値は、Microsoft Excel 2010 でタブ化されます。 治療の効果を確認するために、治療意図の原則に基づいて統計的に使用され、統計分析を使用して個人の社会人口統計および診療所の特性のデータを分析し、それらを平均および標準偏差で提示します。 グループを比較するには、Shapiro-Wilk 検定を適用してデータの正規分布を検定します。この分布に応じて、パラメトリック データには ANOVA 一元配置、非パラメトリック データには Kruskal-Wallis 検定が使用されます。 介入前の期間でグループを比較するには、別の ANOVA-一方向または別のクラスカル-ウォリスが適用されます。

共分散分析 (ANCOVA) を実施して、次の結果に対する治療の効果を評価します:従属変数、共変数としての前処理手段、および固定因子としてのグループ。

変数間の関係には、ピアソン相関係数をパラメトリック データに、スピアマン相関係数をノンパラメトリック データに適用する必要があります。 関係を分類するために、マンローの分類が使用されます。0.26 ～ 0.49 の値は低く、0.50 ～ 0.69 の値は中程度、0.70 ～ 0.89 の値は高い値、0.90 ～ 1.0 の値は非常に高いと見なされます。 これらすべての分析には、社会科学向け統計パッケージ (IBM SPSS バージョン 20.0、 IBM Corp、ニューヨーク州アーモンク)。