Neck pain in children: a retrospective case series.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Spinal pain in the paediatric population is a significant health issue, with an increasing prevalence as they age. Paediatric patients attend for chiropractor care for spinal pain, yet, there is a paucity of quality evidence to guide the practitioner with respect to appropriate care planning. METHODS: A retrospective chart review was used to describe chiropractic management of paediatric neck pain. Two researchers abstracted data from 50 clinical files that met inclusion criteria from a general practice chiropractic office in the Greater Toronto Area, Canada. Data were entered into SPSS 15 and descriptively analyzed. RESULTS: Fifty paediatric neck pain patient files were analysed. Patients' age ranged between 6 and 18 years (mean 13 years). Most (98%) were diagnosed with Grade I-II mechanical neck pain. Treatment frequency averaged 5 visits over 19 days; with spinal manipulative therapy used in 96% of patients. Significant improvement was recorded in 96% of the files. No adverse events were documented. CONCLUSION: Paediatric mechanical neck pain appears to be successfully managed by chiropractic care. Spinal manipulative therapy appears to benefit paediatric mechanical neck pain resulting from day-today activities with no reported serious adverse events. Results can be used to inform clinical trials assessing effectiveness of manual therapy in managing paediatric mechanical neck pain.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».