Patient-Induced Reaction Forces and Moments Are Influenced by Variations in Spinal Manipulative Technique
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: An in vivo biomechanical study. OBJECTIVE: The aim of the present study was to quantify and compare the reaction loads for two spinal manipulation therapy (SMT) procedures commonly used for low back pain using a biomechanical computer model. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Contemporary computer-driven rigid linked-segment models (LSMs) have made it feasible to analyze low back kinetics and kinematics during various activities including SMT procedures. Currently, a comprehensive biomechanical model analyzing actual differences in loading effects between different SMT procedures is lacking. METHODS: Twenty-four healthy/asymptomatic participants received a total of six SMT applications, representing all combinations of two similar SMT procedures within three patient hip flexion angles. All contact forces, patient torso kinematics, and inertial properties were entered into a dynamic three-dimensional LSM to calculate lumbar reaction forces and moments. Peak net applied force along with the maximums, minimums, and ranges for each component of the three-dimensional reaction force and moment vectors during each SMT procedure was analyzed. RESULTS: One specific SMT technique (lumbar spinous pull) produced greater maximum anterior-posterior reaction force and both lateral bending and axial twisting reaction moments compared to the other technique (lumbar push procedure [all P ≤ 0.034]). SMT trials without hip flexion had lower maximum medial-lateral reaction force and range compared to those with 45 and 90 degrees of hip flexion (all P ≤ 0.041). There were no interactions between procedure and hip angle for any of the dependent measurements. CONCLUSION: The technique used to apply SMT and the participant's initial hip orientation induced significantly different actions on the low back. These findings and future research can improve patient outcomes and safety by informing clinicians on how to best use SMT given specific types of low back pain. LEVEL OF EVIDENCE: 2.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».