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Enregistrement W2907830663 · doi:10.2340/20030711-1000005

Effects of instrument-assisted soft-tissue mobilization on ankle range of motion and triceps surae pressure pain sensitivity

2018· article· en· W2907830663 sur OpenAlexaff
Corrie Myburgh, A Hammern, P Mannfjord, Eleanor Boyle

Notice bibliographique

RevueJournal of Rehabilitation Medicine – Clinical Communications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMyofascial pain diagnosis and treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnkleSensitivity (control systems)Range of motionMedicineMobilizationPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapySurgeryEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Within the practice of physical medicine, instrument-assisted soft-tissue mobilization (IASTM) is increasing in popularity. However, the intervention is still in its infancy and important clinical issues require elucidation; among these are the effects on asymptomatic individuals. METHODS: Twenty healthy males were allocated randomly to either 3 minutes of high-pressure IASTM or active self-stretch of the triceps surae muscles. Each individual served as his own control. Pre-post observations of active ankle range of motion, pressure-pain sensitivity and the occurrence of postintervention petechial haemorrhage were made. RESULTS: A significant within-group increase in ankle range of motion was observed for both groups, but no significant between-group differences were noted. Pressure-pain sensitivity remained essentially unchanged. No petechiae were detected postintervention. CONCLUSION: Notwithstanding the limitations of this relatively small study and in relation to healthy individuals, IASTM increased active range of motion to the same extent as active self-stretch. Heavydose IASTM did not influence pain-pressure sensitivity and petechiae did not develop.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
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
Métarecherche0,0000,001
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)0,0030,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,334 · 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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