Is soft tissue massage an effective treatment for mechanical shoulder pain? A study protocol
Notice bibliographique
Résumé
Very little research has been conducted into the effectiveness of soft tissue massage as an intervention for the treatment of mechanical shoulder pain. Studies that have been conducted suffer from methodological issues, poor long-term follow-up and have conflicting results. The aim of this study, therefore, is to provide treating clinicians with improved evidence regarding the effectiveness of soft tissue massage for shoulder pain of local mechanical origin. Participants referred to the trial with mechanical shoulder pain will be assessed for range of motion, functional ability, and pain by a blinded assessor. Participants will then be randomly allocated to either an exercise-only group or an exercise and soft tissue massage group. Both groups will receive seven treatment sessions from a physical therapist over a period of 4 weeks. One week after the cessation of treatment, all participants will be reassessed by the same blinded assessor. Three months after cessation of treatment, subjects will again be reassessed. The primary outcome will be pain measured on a visual analogue scale (VAS) 1 week following the cessation of treatment. Secondary analyses will be pain at 3 months, the descriptive and present pain index sections of the short form McGill pain questionnaire, patient specific functional scale, and percentage improvement in pain scores and range of motion at 1 week following the cessation of treatment and at 3 month follow-up. Analysis of data will be carried out by a statistician who is blinded to group membership. Primary analyses will by intention-to-treat.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,051 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 0,014 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».