Learning Spinal Manipulation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The goal of the present study was to quantify the high-velocity, low-amplitude spinal manipulation biomechanical parameters in two cohorts of students from different teaching institutions. The first cohort of students was taught chiropractic techniques in a patient-doctor positioning practice setting, while the second cohort of students was taught in a "complete practice" manipulation setting, thus performing spinal manipulation skills on fellow student colleagues. It was hypothesized that the students exposed to complete practice would perform the standardized spinal manipulation with better biomechanical parameters. METHODS: Participants (n = 88) were students enrolled in two distinct chiropractic programs. Thoracic spine manipulation skills were assessed using an instrumented manikin, which allowed the measurement of applied force. Dependent variables included peak force, time to peak force, rate of force production, peak force variability, and global coordination. RESULTS: The results revealed that students exposed to complete practice demonstrated lower time to peak force values, higher peak force, and a steeper rate of force production compared with students in the patient-doctor positioning scenario. A significant group by gender interaction was also noted for the time to peak force and rate of force production variables. CONCLUSION: The results of the present study confirm the importance of chiropractic technique curriculum and perhaps gender in spinal manipulation skill learning. It also stresses the importance of integrating spinal manipulation skills practice early in training to maximize the number and the quality of significant learner-instructor interactions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».