Massage Therapy Effectiveness in Rehabilitation on Humeral Shaft Fracture in a Child: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This case report aimed to explore the process and outcomes of a seven-week massage therapy treatment on post-surgical intervention to reduce humeral shaft fracture. Participant: An active 9-year-old girl who recently moved in the region and who underwent two surgeries following a humeral fracture with displacement after a fall at school. Intervention: The treatment used various techniques such as manual lymphatic drainage (MLD), myofascial release (MFR), therapeutic massage, and neuromuscular techniques (NMT) in conjunction with the physiotherapist rehabilitation programme to help the client recover both physically and emotionally from the trauma. Evaluation of the outcome measures (OM) took place throughout the study and after the four-week interim that followed the intervention period. Results: The massage therapy intervention indicated improvement regarding range of motion (ROM) and muscular strength. The clients' progress using the Patient-Specific Functional Scale (PSFS) indicated a gradual evolution to reach almost a 95% gain, and the Upper Extremity Function Index (UEFI) also showed improvement in everyday activities with a 21.5% positive change. The Child Outcome Rating Scale (CORS) and subsequent Child Session Rating Scale (CSRS) monitored therapeutic progress and indicated improvement on biopsychosocial (BPS) aspects throughout the treatment. Conclusion: The client felt strong and more confident after each massage intervention. A combination of techniques and the child's empowerment positively affected the client's overall wellness and confidence to return to activities.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».