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Enregistrement W2937360759 · doi:10.1016/j.jmpt.2019.02.002

Clinicians’ Ability to Detect a Palpable Difference in Spinal Stiffness Compared With a Mechanical Device

2019· article· en· W2937360759 sur OpenAlexaff
Gregory N. Kawchuk, Stephen Miazga, Isabelle Pagé, Michael Swain, Diana De Carvalho, Martha Funabashi, Alexander Breen, Arnold Yu Lok Wong

Notice bibliographique

RevueJournal of Manipulative and Physiological Therapeutics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStiffnessChiropracticPalpationSpinal manipulationAsymptomaticLumbarManual therapyVertebraPhysical therapyOrthodonticsPhysical medicine and rehabilitationSurgeryPathologyStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The purpose of this study was to quantify the threshold at which clinicians can detect a difference in spinal stiffness of the thoracic and lumbar spine via palpation and then determine if this detection threshold would affect a clinician's ability to identify changes in spinal stiffness as measured by an objective instrument. METHODS: In this study, the threshold at which a change in spinal stiffness was detected was quantified in 12 experienced clinicians (physical therapists and doctors of chiropractic) by changing the differential stiffness in 2 inflatable targets until the clinician could no longer identify which was stiffer. In the second part of the study, clinicians then were asked to palpate pre-identified pairs of vertebrae in an asymptomatic volunteer and to identify the stiffer of the pair (T7 and L3, T7 and L4, L3 and L4), and the biomechanical stiffness of each vertebral pair was quantified objectively by a validated instrument. RESULTS: The mean stiffness detection threshold for the clinicians was 8%. Objective measurement of the stiffness differential between vertebral pairs was 30% for T7* and L3, 20% for T7* and L4, and 10% for L3* and L4 (*denotes the stiffer of the pair). Ten of 12 clinicians correctly identified T7 as stiffer when compared with L3 and T7 as stiffer than L4. Alternatively, when the differential vertebral pair stiffness was similar to the stiffness detection threshold (~8%), clinicians were less successful in identifying the stiffer vertebra of the pair; 4 of 12 clinicians correctly identified L3 as being stiffer compared with L4. CONCLUSION: These results suggest that the physiological limits of human palpation may limit the ability of clinicians to identify small alterations in spine stiffness.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,089
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,089
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,234
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,157 · 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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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