Improvement of Cervical Lordosis and Reduction of Forward Head Posture with Anterior Head Weighting and Proprioceptive Balancing Protocols
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Evidence of the kinesiopathological component of the vertebral subluxation complex is frequently apparent in observation and assessment of posture. Postural distortion from loss of the normal cervical lordosis has been referred to as forward head posture (FHP) and may precipitate pain, decreased ranges of motion and other health problems. FHP can be quantified by measurement of neutral lateral cervical radiographs. The objective of this study was to determine if the use of head weighting and balancing protocols could improve the cervical curvature and head carriage. Methods: One hundred and thirty one patients from six Chiropractic clinics in the United States, two in Canada and one in the Russian Federation participated in the study. Study participants were randomly selected and assessed with neutral lateral cervical radiographs. These patients performed motion activities while wearing three or five pounds of weight on the front of their heads for five minutes then a weighted stress lateral cervical film was taken. Results: A comparison of the measured results from the two films was made considering the cervical lordosis and FHP. Average improvements in the cervical lordosis of 34% (p < .0001) and in FHP 14mm (p < .0001) were noted after the head weighting protocol was preformed with five pounds. Improvement of cervical lordosis of 31% (p < .001) and in FHP 18mm (p < .0001) was recorded in a group using three pounds of weight.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».