Comparison of Mechanical Force of Manually Assisted Chiropractic Adjusting Instruments
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To quantify the force-time and force-delivery characteristics of six commonly used handheld chiropractic adjusting devices. METHODS: Four spring-loaded instruments, the Activator Adjusting Instrument; Activator II Adjusting Instrument, Activator III Adjusting Instrument, and Activator IV Adjusting Instrument, and two electromechanical devices, the Harrison Handheld Adjusting Instrument and Neuromechanical Impulse Adjusting Instrument, were applied to a dynamic load cell. A total of 10 force-time histories were obtained at each of three force excursion settings (minimum to maximum) for each of the six adjusting instruments at preload of approximately 20 N. RESULTS: The minimum-to-maximum force excursion settings for the spring-loaded mechanical adjusting instruments produced similar minimum-to-maximum peak forces that were not appreciably different for most excursion settings. The electromechanical adjusting instruments produced short duration ( approximately 2-4 ms), with more linear minimum-to-maximum peak forces. The force-time profile of the electromechanical devices resulted in a more uniform and greater energy dynamic frequency response in comparison to the spring-loaded mechanical adjusting instruments. CONCLUSIONS: The handheld, electromechanical instruments produced substantially larger peak forces and ranges of forces in comparison to the handheld, spring-loaded mechanical devices. The electromechanical instruments produced greater dynamic frequency area ratios than their mechanical counterparts. Knowledge of the force-time history and force-frequency response characteristics of spinal manipulative instruments may provide basic benchmarks and may assist in understanding mechanical responses in the clinical setting.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».