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Enregistrement W2052838847 · doi:10.1016/j.jmpt.2015.02.001

Learning Spinal Manipulation: The Effect of Expertise on Transfer Capability

2015· article· en· W2052838847 sur OpenAlexaff
Martin Descarreaux, Claude Dugas, Julien Treboz, Charlène Chéron, François Nougarou

Notice bibliographique

RevueJournal of Manipulative and Physiological Therapeutics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpinal manipulationChiropracticThrustMedicineContext (archaeology)Physical medicine and rehabilitationTask (project management)Physical therapyMotor learningPreloadTransfer (computing)Computer sciencePsychologyEngineeringMechanical engineeringAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Transfer capability represents the changes in performance in one task that result from practice or experience in other related tasks. Increased transfer capability has been associated with expertise in several motor tasks. The purpose of this study was to investigate if expertise in spinal manipulation therapy, assessed in groups of trainees and experienced chiropractors, is associated with increased transfer capabilities. METHODS: Forty-nine chiropractic students (fifth- and sixth-year students) and experienced chiropractors were asked to perform blocks of 10 thoracic spine manipulations in 3 different conditions: preferred position and table setting, increased table height, and unstable support surface. Spinal manipulations were performed on a computer-connected device developed to emulate a prone thoracic spine manipulation. Thrust duration, thrust force rate of force application, and preload force were obtained for each trial and compared across groups and conditions. RESULTS: Results indicated that both expertise and performance conditions modulated the biomechanical parameters of spinal manipulation. Decreased thrust duration and increased rate of force application were observed in experienced clinicians, whereas thrust force and thrust rate of force application were significantly decreased when task difficulty was increased. Increasing task difficulty also led to significant increases in performance variability. CONCLUSION: Overall, this study suggests that when instructed to perform spinal manipulation in a challenging context, trainees and experts choose to modulate force to optimize thrust duration, a characteristic feature of high-velocity, low-amplitude spinal manipulation. Given its known association with motor proficiency, transfer capability assessments should be considered in spinal manipulative therapy training.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,245
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,140 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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