An audiometric study of the effects of paraspinal stimulation on hearing acuity in human subjects ¿ understanding the Harvey Lillard phenomenon
Notice bibliographique
Résumé
The founder of chiropractic, Daniel David Palmer, constructed a model of causation of disease based on his seminal experience with a patient, Harvey Lillard, who lost his hearing at the instant of injuring his upper back, but had his hearing restored suddenly 17years later after receiving spinal manipulation. Palmers model of disease causation, that of displaced vertebrae impinging on spinal nerves and thereby disrupting the innervation of dependent organs, was in fact incongruent with what was known at the time about human neuroanatomy and neurophysiology. The current study proposes and tests an alternative hypothesis: that increased afferent input from paraspinal muscles attenuates the central transmission of auditory information. Between September 13 and November 13, 2013, forty healthy young adults were recruited and randomly divided into two cohorts: one receiving successive trials of sham TENS, and the second receiving sham and then authentic TENS. During the administration of sham and authentic TENS to the upper thoracic spine, hearing acuity was measured to determine perception thresholds at the frequencies normally tested clinically. In the first cohort, there were no differences in perception thresholds in the first and second trials of sham TENS, speaking to the reliability of the testing process. In the second cohort, there were no significant differences in perception thresholds during sham and authentic TENS. Within the constraints of the current study design, including demographic characteristics and TENS parameters, there was no evidence that innocuous afferent input to upper thoracic paraspinal muscles modulated thresholds of audibility.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».