CLBP 환자에서 도수치료와 통증교육의 효과

결과는 주관적 통증(Numeric Pain Rating Scale로 측정), 압력 통증 역치(Algometer로 측정), 장애(Roland-Morris Disability Questionnaire로 측정), 공포 및 회피 신념(Fear avoidance Beliefs Questionnaire로 측정), 불량한 예후(STarT Back Screening Tool로 측정), 삶의 질(Short Form-12v2로 측정) 및 혈액 바이오마커(ELISA로 측정). 맹검 평가자가 데이터를 수집합니다.

개인의 자격은 이 연구에 대한 자격이 있는지 여부를 결정하기 위해 맹검 평가자가 평가할 것입니다. 그런 다음 연구의 목적에 대해 설명하고 동의서에 서명하도록 요청합니다. 그런 다음 사회 인구 통계 데이터가 기록됩니다. 연구 결과와 관련된 데이터는 6주 및 3개월 후 기준선 평가에서 맹검 평가자가 수집합니다.

무작위 할당 치료가 시작되기 전에 모집 및 평가에 관여하지 않은 연구원 중 한 명이 그룹 중 하나에 개인을 할당합니다. 블록 무작위화가 사용됩니다. 그것은 randomization.com에 의해 생성될 예정이며, 이 사이트는 개인을 치료할 물리 치료사만 볼 수 있는 무작위 순서로 목록을 생성합니다.

통계적 방법

샘플 크기 계산 샘플 크기 계산은 통계 테스트 ANCOVA, 0.25의 효과 크기, 80%의 통계 검정력 및 5%의 알파 수준과 같은 사양을 사용하여 A-선험 테스트로 계산되었습니다. 결과적으로 연구에는 그룹당 64명의 표본 크기 또는 총 128명의 개인이 필요합니다.

치료 효과 분석 우리의 연구는 치료 의도 원칙을 사용할 것입니다. 설명 데이터와 RMDQ, SBST, FABQ, SF-12v2 및 NPRS의 점수, 압력 통증 역치 평균 및 중재 전후의 염증성 바이오마커 값은 Microsoft Excel 2010에 표시됩니다. 치료의 효과를 보기 위해 치료의도(intention-to-treat) 원칙에 입각한 통계적 분석이 사용될 예정이며, 통계적 분석은 개인의 사회인구학적, 임상적 특성 데이터를 분석하여 평균과 표준편차로 제시될 것이다. 그룹을 비교하기 위해 Shapiro-Wilk 테스트를 적용하여 데이터의 정규 분포를 테스트합니다. 이 분포에 따라 파라메트릭 데이터의 경우 ANOVA 단방향 또는 비모수 데이터의 경우 Kruskal-Wallis 테스트를 사용합니다. 개입 전 기간에 그룹을 비교하기 위해 다른 ANOVA-편도 또는 다른 Kruskal-Wallis가 적용됩니다.

다음과 같은 결과에 대한 치료 효과를 평가하기 위해 공분산 분석(ANCOVA)을 실시할 것입니다: RMDQ, FABQ, SF-12v2, SBST 및 NPRS에서 얻은 점수, 압박 통증 역치 및 혈액 바이오마커 농도, 후처리 수단을 다음과 같이 활용 종속 변수, 전처리는 공변인으로, 그룹은 고정 요인으로 의미합니다.

변수 간의 관계는 모수 데이터에 대한 Pearson 상관 계수와 비모수 데이터에 대한 Spearman 상관 계수를 적용해야 합니다. 관계를 분류하기 위해 Munro의 분류가 사용되며 여기서 0.26에서 0.49 사이의 값은 낮음, 0.50에서 0.69 사이의 값은 보통, 0.70에서 0.89 사이는 높은 값, 0.90에서 1.0 사이는 매우 높은 것으로 간주됩니다. 이러한 모든 분석을 위해 사회 과학용 통계 패키지(IBM SPSS 버전 20.0, IBM Corp, Armonk, New York).