Chiropractic Management of the Kinetic Chain for the Treatment of Hip Osteoarthritis: An Australian Case Series
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Osteoarthritis is the most common musculoskeletal disorder, estimated to affect 3 million Australians. Previous studies support structured exercise programs and manipulation for hip osteoarthritis; however, no trials have examined treatment of the lower limb kinetic chain. The purpose of this case series was to report hip range of motion and pain scale outcomes in 4 patients diagnosed with hip osteoarthritis who were treated with chiropractic management of the lower limb kinetic chain. METHODS: Four subjects (mean age 59.5; SD +/- 6.7) were provided with 9 sessions of chiropractic treatment. This included long-axis traction pulls and pre/post adjustment stretching of the symptomatic hip, with additional manipulation and mobilization of the lumbar spine, sacroiliac, knee, and ankle joints. Outcome measures included range of motion as measured and the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC). RESULTS: All 4 subjects had improvements in WOMAC scores, with a mean group reduction of 382.5 (SD +/- 115.8) and overall improvement of 68.1%. As a group, there were improvements in internal rotation (51.7%, mean 7.3 degrees; SD +/- 6.2 degrees), adduction (26.7%, mean 5.3 degrees; SD +/- 5.0 degrees), abduction (21.1%, mean 6.8 degrees; SD +/- 5.4 degrees), flexion (15.3%, mean 15 degrees; SD +/- 4.8 degrees) and external rotation (8.5%, mean 8.5 degrees; SD +/- 6.0 degrees). CONCLUSIONS: Four patients diagnosed with hip osteoarthritis had decreases in WOMAC scores and increases in hip range of motion after chiropractic management. Further research in the form of large scale randomized controlled trials is needed to investigate the effectiveness and clinical significance of chiropractic management for hip osteoarthritis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».