Characterization of thoracic spinal manipulation and mobilization forces in older adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Spinal mobilization and spinal manipulation are common interventions used by manual therapists to treat musculoskeletal conditions in older adults. Their force-time characteristics applied to older adults' thoracic spine are important considerations for effectiveness and safety but remain unknown. This study aimed to describe the force-time characteristics of posterior-to-anterior spinal mobilization and manipulation delivered to older adults' thoracic spine. METHODS: Twenty-one older adults (≥65 years) with no thoracic pain received posterior-to-anterior thoracic spinal mobilization and/or manipulation with the force characteristics a chiropractor deemed appropriate. Six-degree-of-freedom load cells and an instrumented treatment table recorded the force characteristics of both interventions at the clinician-participant and participant-table interfaces, respectively. Preload force, total peak force, time to peak and loading rate were analyzed descriptively. FINDINGS: Based on data from 18 adults (56% female; average: 70 years old), mean resultant spinal mobilization forces at the clinician-participant interface were: 220 ± 51 N during preload, 323 ± 67 N total peak force, and 312 ± 38 ms time to peak. At the participant-table interface, mobilization forces were 201 ± 50 N during preload, 296 ± 63 N total peak force, and 308 ± 44 ms time to peak. Mean resultant spinal manipulation forces at the clinician-participant interface were: 260 ± 41 N during preload, 470 ± 46 N total peak force, and 165 ± 28 ms time to peak. At the participant table interface, spinal manipulation forces were 236 ± 47 N during preload, 463 ± 57 N total peak force, and 169 ± 28 ms time to peak. INTERPRETATION: Results suggest older adults experience unique, but comparable force-time characteristics during spinal mobilization and manipulation delivered to their thoracic spine compared to the ones delivered to younger adults described in the literature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».