Superficial Dry Needling and Active Stretching in the Treatment of Myofascial Pain – a Randomised Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: A pragmatic, single blind, randomised, controlled trial was conducted to test the hypothesis that superficial dry needling (SDN) together with active stretching is more effective than stretching alone, or no treatment, in deactivating trigger points (TrPs) and reducing myofascial pain. Forty patients with musculoskeletal pain, referred by GPs for physiotherapy, fulfilled inclusion/ exclusion criteria for active TrPs. Subjects were randomised into three groups: group 1(n = 14) received superficial dry needling (SDN) and active stretching exercises (G1); group 2 (n = 13) received stretching exercises alone (G2); and group 3 (n = 13) were no treatment controls (G3). During the three-week intervention period for G1 and G2, the number of treatments varied according to the severity of the condition and subject/clinician availability. Assessment was carried out pre-intervention (M1, post-intervention (M2), and at a three-week follow up (M3). Outcome measures were the Short Form McGill Pain Questionnaire (SFMPQ) and Pressure Pain Threshold (PPT) of the primary TrP, using a Fischer algometer. Ninety-one per cent of assessments were blind to grouping. At M2 there were no significant inter-group differences, but at M3, G1 demonstrated significantly improved SFMPQ versus G3 (p = 0 .043) and significantly improved PPT versus G2 (p = 0 .011). There were no differences between G2 and G3. The mean PPT and SFMPQ scores correlated significantly in G1 only, though no significant inter-group differences were demonstrated. Numbers of patients requiring further treatment following the trial were: 6 (G1); 12 (G2); 9 (G3). CONCLUSION: SDN followed by active stretching is more effective than stretching alone in deactivating TrPs (reducing their sensitivity to pressure), and more effective than no treatment in reducing subjective pain. Stretching without prior deactivation may increase TrP sensitivity.
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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 | 0,001 |
| 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 ».