MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3167328290

Flash cupping and its effect on soft tissue elasticity

2021· article· en· W3167328290 sur OpenAlexaff
Natasha Jacobson, Mark Driscoll

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMyofascial pain diagnosis and treatment
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElasticity (physics)MedicineSoft tissueAbdomenStiffeningSurgeryMaterials scienceComposite material
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cupping therapy is a growing treatment option for myofascial pain, however, the effects of suction on deeper tissues’ elasticity has not been well documented. As such, elasticity was derived using a novel device that employs a flash cupping technique to resect deeper fascia. Fourteen participants were recruited and tested with the device 5 cm subxiphoid on the abdomen and posterior calf muscle. Of results at the abdomen, 88% indicated immediate (within 30 seconds) increase in elasticity. At the calf, 64% of results indicated immediate increase in elasticity. In the short-term (1-3 minutes), stiffening occurred in 64% of results at the abdomen. Given results, it is of interest to consider the long-term effects of dry cupping on soft tissue elasticity to determine potential mechanical benefits of localized suction. The presented evidence of dynamic changes in elasticity may lend insight into the causes and treatment effects of myofascial pain.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueeScholarship@McGill (McGill)Même sujetMyofascial pain diagnosis and treatmentTravaux en français237 207