Subclinical Neck Pain and the Effects of Cervical Manipulation on Elbow Joint Position Sense
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objectives of this study were to investigate whether elbow joint position sense (JPS) accuracy differs between participants with a history of subclinical neck pain (SCNP) and those with no neck complaints and to determine whether adjusting dysfunctional cervical segments in the SCNP group improves their JPS accuracy. METHOD: Twenty-five SCNP participants and 18 control participants took part in this pre-post experimental study. Elbow JPS was measured using an electrogoniometer (MLTS700, ADInstruments, New Zealand). Participants reproduced a previously presented angle of the elbow joint with their neck in 4 positions: neutral, flexion, rotation, and combined flexion/rotation. The experimental intervention was high-velocity, low-amplitude cervical adjustments, and the control intervention was a 5-minute rest period. Group JPS data were compared, and it was assessed pre and post interventions using 3 parameters: absolute, constant, and variable errors. RESULTS: At baseline, the control group was significantly better at reproducing the elbow target angle. The SCNP group's absolute error significantly improved after the cervical adjustments when the participants' heads were in the neutral and left-rotation positions. They displayed a significant overall decrease in variable error after the cervical adjustments. The control group participants' JPS accuracy was worse after the control intervention, with a significant overall effect in absolute and variable errors. No other significant effects were detected. CONCLUSION: These results suggest that asymptomatic people with a history of SCNP have reduced elbow JPS accuracy compared to those with no history of any neck complaints. Furthermore, the results suggest that adjusting dysfunctional cervical segments in people with SCNP can improve their upper limb JPS accuracy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».