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Enregistrement W2091736596 · doi:10.3138/ptc.2010-27

Effect of Latent Myofascial Trigger Points on Strength Measurements of the Upper Trapezius: A Case-Controlled Trial

2011· article· en· W2091736596 sur OpenAlexvenueno aff
Magesh Anand Doraisamy

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Canada · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMyofascial pain diagnosis and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePhysical therapyHomogeneousMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of this article was to determine whether strength is altered in the upper trapezius in the presence of latent myofascial trigger points (MTrP). METHODS: This study was case controlled and used convenience sampling. The sample recruited was homogeneous with respect to age, sex, height, and body mass. Participants were assessed for the presence of latent MTrP in the upper trapezius and placed into two groups: an experimental group that had latent MTrP in the upper trapezius and a control group that did not. Eighteen women (mean age 21.4 y, SD 1.89; mean height 156.9 cm, SD 4.03; and mean body mass 51.7 kg, SD 5.84) made up the experimental group, and 19 women (mean age 20.3 y, SD 1.86; mean height 158.6 cm, SD 3.14; and mean body mass 53.2 kg, SD 5.17) made up the control group. We obtained strength measurements of the non-dominant arm using a handheld dynamometer and compared them between the two groups. RESULTS: The difference in the strength measurements between the two groups was not statistically significant (p=0.59). CONCLUSIONS: The presence of latent MTrPs may not affect the strength of the upper trapezius.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,465
Score d'incertitude au seuil0,933

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations11
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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