Spinal Tissue Loading Created by Different Methods of Spinal Manipulative Therapy Application
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».