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Enregistrement W2167695303 · doi:10.2522/ptj.20110371

A Survey of the McKenzie Classification System in the Extremities: Prevalence of Mechanical Syndromes and Preferred Loading Strategies

2012· article· en· W2167695303 sur OpenAlexaff
Stephen May, Richard Rosedale

Notice bibliographique

RevuePhysical Therapy · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone fractures and treatments
Établissements canadiensLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObservational studyCategorizationPhysical therapyMedical diagnosisTest (biology)Prospective cohort studyMEDLINEPhysical medicine and rehabilitationSurgeryPathologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Classification of patients with extremity problems is commonly based on patho-anatomical diagnoses, but problems exist regarding reliability and validity of the tests and diagnostic criteria used. Alternatively, a classification system based on patient response to repeated loading strategies can be used to classify and direct management. OBJECTIVE: The purpose of this study was to investigate the prevalence of McKenzie's classification categories among patients with extremity problems and the loading strategies used in their management. DESIGN: This was a prospective, observational study. METHODS: Thirty therapists among 138 invited (response rate=22%) with a Diploma in Mechanical Diagnosis and Therapy (MDT) were identified from the McKenzie Institute International registry and recruited worldwide to complete an e-mailed questionnaire. They provided data about their age, years qualified, years since gaining a diploma, and practice, and prospectively provided data on anatomical site and categorization for 15 consecutive patients with extremity problems. RESULTS: Data were gathered on 388 patients; classification categories were as follows: derangement (37%); contractile dysfunction (17%); articular dysfunction (10%); and "other" (36%), of which 20% were postsurgery or posttrauma. Exercise management strategies and syndrome application varied considerably among anatomical sites. Classification categories remained consistent in 85.8% of patients over the treatment episode. LIMITATIONS: These findings are not generalizable to therapists who are not experienced with use of MDT in the extremities. CONCLUSIONS: This study demonstrates that trained clinicians can classify patients with extremity problems into MDT classifications and that these classifications remain stable during the treatment episode. Further work is needed to test the efficacy of this system compared with other approaches, but if derangements are as common as this survey suggests, the findings have important prognostic implications because this syndrome is defined by its rapid response to repeated movements.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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