Management of Lumbar Spinal Stenosis through the Use of Translatoric Manipulation and Lumbar Flexion Exercises: A Case Series
Notice bibliographique
Résumé
Lumbar spinal stenosis is a narrowing of the spinal canal or intervertebral foramen that can produce low back pain and leg pain and weakness. Surgical intervention is commonly performed to relieve these symptoms. Symptom reduction and longitudinal management of functional deficits with conservative care is less well documented. The purpose of this case series was to describe the outcomes of a conservative physical therapy program consisting of low- and high-velocity translatoric manipulations of T1-T9 and L1-L3, and two lumbar flexion exercises on 6 subjects diagnosed with lumbar spinal stenosis and neurogenic claudication. A treadmill test was repeated on a weekly basis and at discharge for each patient. All six subjects demonstrated improvements in treadmill walking time prior to the onset of neurogenic claudication (range: 1 min 34 sec to 26 min); in Oswestry Low Back Pain Disability Index scores (range: 7.5% to 64.7%); and in McGill Pain Questionnaire scores (range: 25% to 57%). Five subjects were measured using the Schober technique, and all showed improvement in thoracolumbar flexion mobility. Combined use of translatoric manipulation and spinal flexion exercises may have resulted in improved spinal flexibility, ambulatory abilities, and pain and functional status in six subjects with lumbar spinal stenosis.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».