The Clinical Value of Assessing Lumbar Posteroanterior Segmental Stiffness: A Narrative Review of Manual and Instrumented Methods
Notice bibliographique
Résumé
Abnormal spinal segmental motion/stiffness is purported to be a cause, or an effect of, low back pain. Therefore, the assessment of posteroanterior segmental spinal stiffness is a common practice in clinical and research settings. In clinical settings, manipulative practitioners routinely assess spinal stiffness manually to guide clinical decision-making. Unfortunately, the reliability of manual segmental spinal stiffness assessment is poor. As a result, various spinal stiffness-testing devices have been developed to improve the reliability and accuracy of spinal stiffness measures. Although previous critical and systematic reviews have summarized the evidence regarding the reliability and confounding factors of manual and/or instrumented spinal stiffness measurements, no available review has summarized the principles of various spinal stiffness measurement methods nor pragmatic recommendations to optimize these measurements. Importantly, although posteroanterior segmental spinal stiffness is hypothesized to be related closely to low back pain or clinical outcomes after treatments, no review has been conducted to summarize evidence related to these premises and to discuss factors that can confound these relations. Against this background, this narrative review revisits the concept of both manual and instrumented spinal stiffness assessments, summarizes the pragmatic recommendations for minimizing measurement errors, reviews the potential relations between segmental spinal stiffness and low back pain, and provides future clinical research directions that can benefit clinicians and researchers alike. LEVEL OF EVIDENCE: Not applicable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».