Spinal Manipulative Therapy for Chronic Lower Back Pain in Older Veterans
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Chronic lower back pain (CLBP) is problematic in older veterans. Spinal manipulative therapy (SMT) is commonly utilized for CLBP in older adults, yet there are few randomized placebo-controlled trials evaluating SMT. METHODS: The purpose of the study was to compare the effectiveness of SMT to a sham intervention on pain (Visual Analogue Scale, SF-36 pain subscale), disability (Oswestry Disability Index), and physical function (SF-36 subscale, Timed Up and Go) by performing a randomized placebo-controlled trial at 2 Veteran Affairs Clinics. RESULTS: Older veterans (≥ 65 years of age) who were naive to chiropractic were recruited. A total of 136 were included in the study with 69 being randomly assigned to SMT and 67 to sham intervention. Patients were treated 2 times per week for 4 weeks assessing outcomes at baseline, 5, and 12 weeks postbaseline. Both groups demonstrated significant decrease in pain and disability at 5 and 12 weeks. At 12 weeks, there was no significant difference in pain and a statistically significant decline in disability scores in the SMT group when compared to the sham intervention group. There were no significant differences in adverse events between the groups. CONCLUSIONS: The SMT did not result in greater improvement in pain when compared to our sham intervention; however, SMT did demonstrate a slightly greater improvement in disability at 12 weeks. The fact that patients in both groups showed improvements suggests the presence of a nonspecific therapeutic effect.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».