Mechanotherapy: how physical therapists’ prescription of exercise promotes tissue repair
Notice bibliographique
Résumé
Mechanotransduction is the physiological process where cells sense and respond to mechanical loads. This paper reclaims the term "mechanotherapy" and presents the current scientific knowledge underpinning how load may be used therapeutically to stimulate tissue repair and remodelling in tendon, muscle, cartilage and bone. The purpose of this short article is to answer a frequently asked question "How precisely does exercise promote tissue healing?" This is a fundamental question for clinicians who prescribe exercise for tendinopathies, muscle tears, non-inflammatory arthropathies and even controlled loading after fractures. High-quality randomised controlled trials and systematic reviews show that various forms of exercise or movement prescription benefit patients with a wide range of musculoskeletal problems.1(-)4 But what happens at the tissue level to promote repair and remodelling of tendon, muscle, articular cartilage and bone? The one-word answer is "mechanotransduction", but rather than finishing there and limiting this paper to 95 words, we provide a short illustrated introduction to this remarkable, ubiquitous, non-neural, physiological process. We also re-introduce the term "mechanotherapy" to distinguish therapeutics (exercise prescription specifically to treat injuries) from the homeostatic role of mechanotransduction. Strictly speaking, mechanotransduction maintains normal musculoskeletal structures in the absence of injury. After first outlining the process of mechanotransduction, we provide well-known clinical therapeutic examples of mechanotherapy-turning movement into tissue healing.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».