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Enregistrement W2501219106

The use of spinal manipulation to treat an acute on field athletic injury: a case report.

2016· article· en· W2501219106 sur OpenAlexaff
Sean A. Duquette, Mohsen Kazemi

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensCanadian Memorial Chiropractic College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpinal manipulationMedicineChiropracticPhysical therapySpinal injuryCervical spine injuryCervical spineRange of motionManual therapyAcute injuryPhysical medicine and rehabilitationSurgeryAlternative medicineSpinal cord injury
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This case describes the utilization of spinal manipulative therapy for an acute athletic injury during a Taekwondo competition. During the tournament, an athlete had a sudden, non-traumatic, ballistic movement of the cervical spine. This resulted in the patient having a locked cervical spine with limited active motion in all directions. The attending chiropractor assessed the athlete, and deemed manipulation was appropriate. After the manipulation, the athlete's range of motion was returned and was able to finish the match. Spinal manipulation has multiple positive outcomes for an athlete with an acute injury including the increase of range of motion, decrease in pain and the relaxation of hypertonic muscles. However, there should be some caution when utilizing manipulation during an event. In the article the authors propose four criteria that should be met before utilizing manipulation for an acute, in competition, athletic injury. These include the lack of red flags, limited time for the intervention, preexisting doctor-patient relationship and the athlete has experience receiving spinal manipulation. Clinicians should be aware that manipulation may be an effective tool to treat an acute in competition athletic injury. The criteria set out in the article may help a practitioner decide if manipulation is a good option for them.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0170,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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