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Enregistrement W3158689225 · doi:10.1002/ejp.1788

Noninvasive management of soft tissue disorders of the shoulder: A clinical practice guideline from the Ontario Protocol for Traffic Injury Management (OPTIMa) collaboration

2021· review· en· W3158689225 sur OpenAlexaffabout
Hainan Yu, Pierre Côté, Jessica J. Wong, Heather M. Shearer, Silvano Mior, Carol Cancelliere, Kristi Randhawa, Arthur Ameis, Linda Carroll, Margareta Nordin, Sharanya Varatharajan, Deborah Sutton, Danielle Southerst, Craig Jacobs, Maja Stupar, Anne Taylor‐Vaisey, Douglas P. Gross, Robert J. Brison, Mike Paulden, Carlo Ammendolia, J. David Cassidy, Shawn Marshall, Richard N. Bohay, John Stapleton, Michel Lacerte

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Pain · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversity of SaskatchewanOpen Text (Canada)University of OttawaQueen's UniversityProvincial Laboratory of Public HealthUniversity of AlbertaCanadian Nuclear Safety CommissionKingston General HospitalInstitute for Work & HealthCanadian Memorial Chiropractic CollegeOntario Tech UniversityPublic Health OntarioCentre for Disability Prevention and RehabilitationWestern UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGuidelineProtocol (science)MedicineSoft tissueSoft tissue injuryClinical PracticePhysical medicine and rehabilitationPhysical therapySurgeryAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Objective of this study is to develop an evidence-based guideline for the noninvasive management of soft tissue disorders of the shoulder (shoulder pain), excluding major pathology. METHODS: This guideline is based on high-quality evidence from seven systematic reviews. Multidisciplinary experts considered the evidence of effectiveness, safety, cost-effectiveness, societal and ethical values, and patient experiences when formulating recommendations. Target audience is clinicians; target population is adults with shoulder pain. RESULTS: When managing patients with shoulder pain, clinicians should (a) rule out major structural or other pathologies as the cause of shoulder pain and reassure patients about the benign and self-limited nature of most soft tissue shoulder pain; (b) develop a care plan in partnership with the patient; (c) for shoulder pain of any duration, consider low-level laser therapy; multimodal care (heat/cold, joint mobilization, and range of motion exercise); cervicothoracic spine manipulation and mobilization for shoulder pain when associated pain or restricted movement of the cervicothoracic spine; or thoracic spine manipulation; (d) for shoulder pain >3-month duration, consider stretching and/or strengthening exercises; laser acupuncture; or general physician care (information, advice, and pharmacological pain management if necessary); (e) for shoulder pain with calcific tendinitis on imaging, consider shock-wave therapy; (f) for shoulder pain of any duration, do not offer ultrasound; taping; interferential current therapy; diacutaneous fibrolysis; soft tissue massage; or cervicothoracic spine manipulation and mobilization as an adjunct to exercise (i.e., range of motion, strengthening and stretching exercise) for pain between the neck and the elbow at rest or during movement of the arm; (g) for shoulder pain >3-month duration, do not offer shock-wave therapy; and (h) should reassess the patient's status at each visit for worsening of symptoms or new physical, mental, or psychological symptoms, or satisfactory recovery. CONCLUSIONS: Our evidence-based guideline provides recommendations for non-invasive management of shoulder pain. The impact of the guideline in clinical practice requires further evaluation. SIGNIFICANCE: Shoulder pain of any duration can be effectively treated with laser therapy, multimodal care (i.e., heat/cold, joint mobilization, range of motion exercise), or cervicothoracic manipulation and mobilization. Shoulder pain (>3 months) can be effectively treated with exercises, laser acupuncture, or general physician care (information, advice, and pharmacological pain management if necessary).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,933
Score d'incertitude au seuil0,850

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,364 · 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 tête enseignante, 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

Citations19
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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