Mechanotherapy: how physical therapists’ prescription of exercise promotes tissue repair
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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) | 0,005 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle