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Enregistrement W2985652405

Effects of local vibration therapy on various performance parameters: a narrative literature review.

2018· article· en· W2985652405 sur OpenAlexaff
Darrin Germann, Amr El Bouse, Jordan Shnier, Nader Abdelkader, Mohsen Kazemi

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEffects of Vibration on Health
Établissements canadiensCanadian Memorial Chiropractic College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlexibility (engineering)Computer scienceSet (abstract data type)Inclusion (mineral)Narrative reviewOutcome (game theory)VibrationDuration (music)MedicinePhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyBioinformaticsChemistryMathematicsBiologyStatisticsIntensive care medicinePhysicsAcoustics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The therapeutic effects of local muscle vibration (LMV) remain controversial due to a lack of specific protocols. This review was conducted to better understand the effects of various LMV application protocols. METHODS: A comprehensive literature search was performed based on title and abstract and a set of predetermined inclusion criteria. Study quality was then evaluated via the PEDro scale. RESULTS: 23 articles were returned initially, and 21 studies were evaluated. The average PEDro score was 5.97/10. Reported outcome measures included muscle activation, strength, power, and range of motion / flexibility. The frequency and amplitude of LMV ranged from 5 - 300 Hz and 0.12-12 mm respectively, and duration from 6 seconds - 30 minutes. CONCLUSION: Most studies found that LMV elicits beneficial changes in the mentioned outcome measures. However, the methodological procedures used are quite heterogeneous. Further research is needed to understand the optimal application of LMV.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,266 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations42
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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