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Enregistrement W2915370531 · doi:10.5772/intechopen.84377

myoActivation: A Structured Process for Chronic Pain Resolution

2019· book-chapter· en· W2915370531 sur OpenAlexaff
Gillian Lauder, Nicholas West, Greg Siren

Notice bibliographique

RevueIntechOpen eBooks · 2019
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChronic painDry needlingPalpationMedicinePhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyIntervention (counseling)FasciaAlternative medicineSurgeryAcupuncturePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic pain is a significant burden in all societies. The myofascial origins of chronic pain are often unrecognized but play a major role in chronic pain generation. Myofascial release has been shown to be effective and can augment the limited number of therapeutic tools available to manage chronic pain. However, there is no standardized approach that allows for comparative analysis of this technique. myoActivation® is a unique therapeutic system, which targets active myofascial trigger points, fascia in tension, and scars in patients with chronic pain. Targets for intervention are determined through obtaining a history of lifetime trauma and a structured, reproducible posture, and movement assessment. Catenated cycles of movement tests, palpation, and needling are used to achieve the goal of pain resolution through restoration of soft tissue integrity. This chapter describes the distinctive features of myoActivation from the important key elements of the patient’s clinical history, through to the aftercare instructions. Relevant evidence for each component will be presented. Case studies will be used to illustrate some important concepts and the effectiveness of myoActivation. This chapter is relevant to all clinicians that manage people living with chronic pain.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,018

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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