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Enregistrement W2594835421 · doi:10.1016/j.jmpt.2017.01.003

A Feasibility Study to Assess Vibration and Sound From Zygapophyseal Joints During Motion Before and After Spinal Manipulation

2017· article· en· W2594835421 sur OpenAlexaff
Gregory D. Cramer, Matthew Budavich, Preetam Bora, Kim Ross

Notice bibliographique

RevueJournal of Manipulative and Physiological Therapeutics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensCanadian Memorial Chiropractic College
Organismes subventionnairesNational Center for Complementary and Integrative Health
Mots-clésMedicineZygapophyseal JointSpinal manipulationChiropracticSound (geography)Motion (physics)Physical medicine and rehabilitationAnatomyAcousticsLumbarAlternative medicineLumbar vertebraeArtificial intelligencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This feasibility study used novel accelerometry (vibration) and microphone (sound) methods to assess crepitus originating from the lumbar spine before and after side-posture spinal manipulative therapy (SMT). METHODS: This study included 5 healthy and 5 low back pain (LBP) participants. Nine accelerometers and 1 specialized directional microphone were applied to the lumbar region, allowing assessment of crepitus. Each participant underwent full lumbar ranges of motion (ROM), bilateral lumbar SMT, and repeated full ROM. After full ROMs the participants received side-posture lumbar SMT on both sides by a licensed doctor of chiropractic. Accelerometer and microphone recordings were made during all pre- and post-SMT ROMs. Primary outcome was a descriptive report of crepitus prevalence (average number of crepitus events/participant). Participants were also divided into 3 age groups for comparisons (18-25, 26-45, and 46-65 years). RESULTS: Overall, crepitus prevalence decreased pre-post SMT (average pre = 1.4 crepitus/participant vs post = 0.9). Prevalence progressively increased from the youngest to oldest age groups (pre-SMT = 0.0, 1.67, and 2.0, respectively; and post-SMT = 0.5, 0.83, and 1.5). Prevalence was higher in LBP participants compared with healthy (pre-SMT-LBP = 2.0, vs pre-SMT-healthy = 0.8; post-SMT-LBP = 1.0 vs post-SMT-healthy = 0.8), even though healthy participants were older than LBP participants (40.8 years vs 27.8 years); accounting for age: pre-SMT-LBP = 2.0 vs pre-SMT-healthy = 0.0; post-SMT-LBP = 1.0 vs post-SMT-healthy = 0.3. CONCLUSIONS: Our findings indicated that a larger study is feasible. Other findings included that crepitus prevalence increased with age, was higher in participants with LBP than in healthy participants, and overall decreased after SMT. This study indicated that crepitus assessment using accelerometers has the potential of being an outcome measure or biomarker for assessing spinal joint (facet/zygapophyseal joint) function during movement and the effects of LBP treatments (eg, SMT) on zygapophyseal joint function.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,301
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,114 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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