Kinematic measures to objectify head and neck motions in palpatory diagnosis: a pilot study.
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Physicians typically combine the use of palpation and objective measures, as evidence-based medicine dictates, to improve patient diagnosis and care. Practitioners also use palpatory examination in manual medicine to diagnose musculoskeletal impairment; however, there are no commonly accepted objective measures to complement palpatory findings. OBJECTIVE: To evaluate coupled vertebral motion as a parameter to complement palpatory findings from a standard clinical diagnostic test of cervical function. METHODS: Two examiners performed a blind screening of volunteer subjects for the presence of palpable symmetry or asymmetry in motions of the head and neck. In cases of interexaminer agreement, subjects then participated in kinematic assessment of cervical motion patterns. Neck angles were recorded, plotted, and evaluated for amounts of vertebral coupling. RESULTS: Interexaminer agreement was reached with 18 of the 34 subjects screened. Seven subjects with symmetric responses constituted the control group. Experimental subjects consisted of an asymmetric-asymptomatic (pain-free) group (n=6) and an asymmetric-symptomatic (pain) group (n=5). Control subjects exhibited the smallest average linear slope (-0.32) for the least amount of coupled motion. The average linear slopes for asymmetric subjects was -0.42 (asymptomatic) and -0.50 (symptomatic). Data analysis revealed that statistically significant differences among groups will be detected with a larger sample size. CONCLUSIONS: Objective, kinematic parameters can be generated, measured, and evaluated relative to palpatory findings of musculoskeletal impairment by identifying trends in ratios of cervical lateral flexion and axial rotation.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».