Mechanical Percussion Devices: A Survey of Practice Patterns Among Healthcare Professionals
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mechanical percussion devices have become popular among sports medicine professionals. These devices provide a similar effect as manual percussion or tapotement used in therapeutic massage. To date, there are few published studies or evidence-based guidelines for these devices. There is a need to understand what professionals believe about this technology and how they use these devices in clinical practice. Purpose: To survey and document the knowledge, clinical application methods, and use of mechanical percussion devices among healthcare professionals in the United States. Design: Cross-sectional survey study. Methods: A 25 question online survey was emailed to members of the National Athletic Trainers Association, Academy of Orthopedic Physical Therapy, and American Academy of Sports Physical Therapy. Results: Four hundred twenty-five professionals completed the survey. Most professionals (92%, n=391) used devices from two manufacturers: Hyperice® and Theragun®. Seventy-seven percent directed clients to manufacturer and generic websites (n=329) to purchase devices. Most respondents used a medium and low device speed setting for pre- and post-exercise (62%, n=185), pain modulation (59%, n=253), and myofascial mobility (52%, n=222). A large proportion of respondents preferred a total treatment time between 30 seconds and three minutes (36-48%, n=153-204) or three to five minutes (18-22%, n=76-93). Most respondents (54-69%, n=229-293) believed that mechanical percussion increases local blood flow, modulates pain, enhances myofascial mobility, and reduces myofascial restrictions. Most respondents (72%, n=305) were influenced by other colleagues to use these devices. Sixty-six percent used patient reported outcomes (n=280) to document treatment efficacy. Live instruction was the most common mode of education (79%, n=334). Conclusion: These results are a starting point for future research and provide insight into how professionals use mechanical percussion devices. This survey also highlights the existing gap between research and practice. Future research should examine the efficacy of this technology and determine consensus-based guidelines. Level of Evidence: 3.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».