Clinical Scenarios for Which Cervical Mobilization and Manipulation Are Considered by an Expert Panel to Be Appropriate (and Inappropriate) for Patients With Chronic Neck Pain
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Cervical mobilization and manipulation are 2 therapies commonly used for chronic neck pain (CNP). However, safety, especially of cervical manipulation, is controversial. This study identifies the clinical scenarios for which an expert panel rated cervical mobilization and manipulation as appropriate and inappropriate. METHODS: An expert panel, following a well-validated modified-Delphi approach, used an evidence synthesis and clinical acumen to develop and then rate the appropriateness of cervical mobilization and manipulation for each of an exhaustive list of clinical scenarios for CNP. Key patient characteristics were identified using decision tree analysis (DTA). RESULTS: Three hundred seventy-two clinical scenarios were defined and rated by an 11-member expert panel as to the appropriateness of cervical mobilization and manipulation. Across clinical scenarios more were rated inappropriate than appropriate for both therapies, and more scenarios were rated inappropriate for manipulation than mobilization. However, the number of patients presenting with each scenario is not yet known. Nevertheless, DTA indicates that all clinical scenarios that included red flags (eg, fever, cancer, inflammatory arthritides, or vasculitides), and some others involving major neurological findings, especially if previous manual therapy was unfavorable, were rated as inappropriate for both cervical mobilization and manipulation. DTA also identified the absence of cervical disk herniation, stenosis, or foraminal osteophytosis on additional testing as the most important patient characteristic in predicting ratings of appropriate. CONCLUSIONS: Clinical guidelines for CNP should include information on the clinical scenarios for which cervical mobilization and manipulation were found inappropriate, including those with red flags, and others involving major neurological findings if previous manual therapy was unfavorable.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,040 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».