메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
차영주 (제주한라대학교) 박찬희 (연세대학교(미래캠퍼스))
저널정보
한국보건기초의학회 한국보건기초의학회지 한국보건기초의학회지 제17권 제1호
발행연도
2024.6
수록면
63 - 74 (12page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
요통(Low back pain, LBP)은 가장 널리 퍼진 신경근 손상으로, 기능적 일상 운동 활동을 제한하고 사회적 참여를 제한합니다. 또한, 요통으로 인한 손상은 통증뿐만 아니라 심리학적 측면과 생물학적 측면 모두에 광범위한 영향을 미칩니다. 요통 환자의 여러 가지의 증상을 개선하기 위해 관절 가동술과 전기치료와 같은 다양한 기존 물리치료가 광범위하게 사용되었습니다. 우리는 기존 물리치료의 단점을 보완하기 위해 딥러닝 기반의 운동치료 애플리케이션을 개발하였습니다. 본 연구의 목적은100명의 요통 환자에게 딥러닝 기반의 운동치료 애플리케이션 그룹(APT)과 전통적 물리치료 그룹 (CPT) 두 그룹으로 나누어요통 강도, 통증으로 인한 장애, 호흡 기능 및 삶의 질에 미치는 효과를 비교하였습니다. 100명의 참가자(평균 연령 35.5±8.8 세; 여성 20명)로 구성되었으며, 4주 동안 일주일에 3번, 세션당 30분 동안 각 중재를 실행 하였습니다. 통계분석은 이러한 결과측정에서 개입 관련 변화를 결정하기 위한 분산 분석(Analysis of variance, ANOVA)로 구성되었습니다. ANOVA는 APT와CPT 모두 중재 전, 중재 후, 4주 후에 치료 결과 측정에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 결과적으로, 본 연구에서는 LBP 참가자를 대상으로 APT와 CPT의 효과를 비교했으며, APT가 요통 환자의 통증, 장애, 호흡 강도 및 삶의 질을 CPT만큼 향상할 수 있음을 입증했습니다.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0