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Enregistrement W3013248932 · doi:10.1136/bjsports-2021-ioc.35

037 Heavy shoulder strengthening exercises in patients with hypermobility and long-lasting shoulder symptoms: a feasibility study

2021· article· en· W3013248932 sur OpenAlexaboutno aff
Behnam Liaghat, Søren Thorgaard Skou, U. G. Jørgensen, Jens Søndergaard, Karen Søgaard, Birgit Juul‐Kristensen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHypermobility (travel)MedicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Patients with hypermobility spectrum disorder (HSD) are in great risk of experiencing shoulder symptoms, but evidence for exercise as treatment is sparse. Objective To evaluate the feasibility of heavy shoulder strengthening exercise in patients with HSD and long-lasting shoulder symptoms. Design Feasibility study. Setting Primary care. Patients (or Participants) Twelve patients (39.3±13.9 years) with HSD and shoulder instability and/or pain >3 months. Interventions (or Assessment of Risk Factors) 16-week progressive heavy shoulder strengthening programme 3 times/week using exercises targeting scapular and rotator cuff muscles. Main Outcome Measurements Pre-defined progression criteria included recruitment rate (acceptable: 6 patients/month), test duration (acceptable: <120 min), patient retention (acceptable: >80% complete intervention), training adherence (acceptable: >75% adhere to >36 training sessions), adverse events (acceptable: minor events with no patients discontinuing the study), besides patient and physiotherapist feedback. Treatment outcomes were assessed using patient-reported health parameters, such as the Western Ontario Shoulder Instability Index (WOSI (0–2100, better to worse)), outcomes on pain, fatigue and kinesiophobia, besides isometric shoulder strength and clinical tests (shoulder instability, hypermobility and proprioception). Results Recruitment rate was 5.6/month, assessment duration (mean±SD) 105±9 min, retention 100%, adherence 83%, and four patients experienced short-lasting soreness/pain. Patient feedback was positive, and physiotherapists found the intervention relevant and applicable to the patient-group. WOSI total score improved by 51% (mean±SD, points: baseline 1037±215; follow-up 509±365; mean change (95% CI), 528 (318; 738)), and patients reported reduced pain, fatigue and kinesiophobia. Shoulder strength measurements improved by 28–31% (mean change (95% CI), Nm/kg: scaption 0.51 (0.23; 0.78); internal rotation 1.32 (0.70; 1.95); and external rotation 0.89 (0.37; 1.40)). Clinical tests indicated increased shoulder stiffness. Conclusions The shoulder strengthening programme was feasible in patients with HSD and long-lasting shoulder symptoms. A future randomised controlled trial, with an improved recruitment strategy, will demonstrate whether the exercise programme is effective in improving symptoms in this patient group.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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