MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2586906603 · doi:10.1097/brs.0000000000002096

Spinal Tissue Loading Created by Different Methods of Spinal Manipulative Therapy Application

2017· article· en· W2586906603 sur OpenAlexafffund
Martha Funabashi, François Nougarou, Martin Descarreaux, Narasimha Prasad, Gregory N. Kawchuk

Notice bibliographique

RevueSpine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical and Thoracic Myelopathy
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Innovates - Health SolutionsWomen and Children's Health Research InstituteChildren's Health Research Institute
Mots-clésKinematicsMedicineCadaveric spasmLumbarVertebraComputer scienceCadaverServoSpinal manipulationBiomedical engineeringAnatomyLow back painArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY DESIGN: Comparative study using robotic replication of spinal manipulative therapy (SMT) vertebral kinematics together with serial dissection. OBJECTIVE: The aim of this study was to quantify loads created in cadaveric spinal tissues arising from three different forms of SMT application. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: There exist many distinct methods by which to apply SMT. It is not known presently whether different forms of SMT application have different effects on spinal tissues. Should the method of SMT application modulate spinal tissue loading, quantifying this relation may help explain the varied outcomes of SMT in terms of effect and safety. METHODS: SMT was applied to the third lumbar vertebra in 12 porcine cadavers using three SMT techniques: a clinical device that applies forces through a hand-held instrument (INST), a manual technique of applying SMT clinically (MAN) and a research device that applies parameters of manual SMT through a servo-controlled linear actuator motor (SERVO). The resulting kinematics from each SMT application were tracked optically via indwelling bone pins. The L3/L4 segment was then removed, mounted in a parallel robot and the resulting kinematics from SMT replayed for each SMT application technique. Serial dissection of spinal structures was conducted to quantify loading characteristics of discrete spinal tissues. RESULTS: In terms of load magnitude, SMT application with MAN and SERVO created greater forces than INST in all conditions (P < 0.05). Additionally, MAN and SERVO created comparable posterior forces in the intact specimen, but MAN created greater posterior forces on IVD structures compared to SERVO (P < 0.05). CONCLUSION: Specific methods of SMT application create unique vertebral loading characteristics, which may help explain the varied outcomes of SMT in terms of effect and safety. LEVEL OF EVIDENCE: N/A.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,610
Score d'incertitude au seuil0,444

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,368 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations17
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSpineMême sujetCervical and Thoracic MyelopathyTravaux en français237 207