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Enregistrement W1597944886 · doi:10.3822/ijtmb.v7i2.224

Assessing the Effectiveness of Massage Therapy for Bilateral Cleft Lip Reconstruction Scars

2014· article· en· W1597944886 sur OpenAlexvenueno aff
RMT Emilie McKay

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Therapeutic Massage & Bodywork Research Education & Practice · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCleft Lip and Palate Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScarsMassageMedicineRange of motionDentistryOrthodonticsSurgeryPhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVE: Bilateral cleft lips occur when the bones that form the upper lip fail to fuse at birth. Surgical reconstruction creates scars, which may lead to the following impairments: adhesions, decreased oral range of motion, decreased strength of orbicularis oris muscle, and asymmetry of oral region leading to poor self-esteem. The purpose of this case study is to determine the effectiveness of massage therapy in its ability to improve these impairments. METHODS: A five-week treatment plan consisting of fascial release, kneading, and intraoral techniques. Subjective information was assessed on two scales: restriction of scar and clients attitudes and acceptance of scar. Objective information was cataloged through photographs, a palpatory chart, and a self-created "Pen Test". RESULTS: Results included increase range of motion and strength, decrease restrictions (palpable and subjective), and increase of symmetry. Client's perceived confidence of scar and its appearance increased. CONCLUSIONS: The evidence suggests that massage therapy helped with the impairments associated with scars formed by bilateral cleft lip reconstruction.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,404 · 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'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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