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Enregistrement W1549445109 · doi:10.3822/ijtmb.v5i1.115

Reduction of Current Migraine Headache Pain Following Neck Massage and Spinal Manipulation

2012· article· en· W1549445109 sur OpenAlexvenueno aff
Younes Jahangiri, Nasibeh Vatankhah, Hamid Reza Baradaran

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Therapeutic Massage & Bodywork Research Education & Practice · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMigraine and Headache Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMigraineMassageHeadachesNeck painPhysical therapySpinal manipulationTension headacheManual therapyAnesthesiaCervicogenic headacheLow back painSurgeryAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Migraine headache significantly impacts the health of individuals and of society. The application of simple physical nonpharmacological techniques could greatly reduce the therapeutic costs and side effects in acute onset of such headaches. METHODS: Ten male patients (mean age was 32.0 ± 10.59 years) with acute onset of a migraine headache according to IHS-2004 diagnostic criteria were enrolled in the study. Neck and upper thoracic spine massage and manipulation technique was performed. Headache pain intensity was assessed before and after the intervention by means of a verbal analog scale. RESULTS: Following treatment, headache pain intensity was significantly reduced compared to the pretreatment values (1.85 ± 1.11 vs. 5.80 ± 2.25, p = .005). As a percentage, this represents a mean pain reduction of 68.77% ± 18.56. No side effects were observed, and all of the patients reported satisfaction with the intervention. CONCLUSION: Our results show that the applied cervical and upper thoracic massage and manipulation technique could reduce the headache attack pain intensity in patients with migraine headaches, though further testing, including study designs that make use of control groups, is needed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,152
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,349 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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