Expert consensus on the important chronic non-specific neck pain motor control and segmental exercise and dosage variables: An international e-Delphi study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic non-specific neck pain is highly prevalent, resulting in significant disability. Despite exercise being a mainstay treatment, guidance on optimal exercise and dosage variables is lacking. Combining submaximal effort deep cervical muscles exercise (motor control) and superficial cervical muscles exercise (segmental) reduces chronic non-specific neck pain, but evaluation of optimal exercise and dosage variables is prevented by clinical heterogeneity. OBJECTIVE: To gain consensus on important motor control and segmental exercise and dosage variables for chronic non-specific neck pain. METHODS: An international 3-round e-Delphi study, was conducted with experts in neck pain management (academic and clinical). In round 1, exercise and dosage variables were obtained from expert opinion and clinical trial data, then analysed thematically (two independent researchers) to develop themes and statements. In rounds 2 and 3, participants rated their agreement with statements (1-5 Likert scale). Statement consensus was evaluated using progressively increased a priori criteria using descriptive statistics. RESULTS: Thirty-seven experts participated (10 countries). Twenty-nine responded to round 1 (79%), 26 round 2 (70%) and 24 round 3 (65%). Round 1 generated 79 statements outlining the interacting components of exercise prescription. Following rounds 2 and 3, consensus was achieved for 46 important components of exercise and dosage prescription across 5 themes (clinical reasoning, dosage variables, exercise variables, evaluation criteria and progression) and 2 subthemes (progression criteria and progression variables). Excellent agreement and qualitative data supports exercise prescription complexity and the need for individualised, acceptable, and feasible exercise. Only 37% of important exercise components were generated from clinical trial data. Agreement was highest (88%-96%) for 3 dosage variables: intensity of effort, frequency, and repetitions. CONCLUSION: Multiple exercise and dosage variables are important, resulting in complex and individualised exercise prescription not found in clinical trials. Future research should use these important variables to prescribe an evidence-informed approach to exercise.
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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 | 0,135 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».