Influence of Neck Pain, Cervical Extensor Muscle Fatigue, and Manual Therapy on Wrist Proprioception
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to examine the effects of submaximal isometric neck muscle fatigue and manual therapy on wrist joint position sense (JPS) within healthy individuals and individuals with subclinical neck pain (SCNP). METHODS: Twelve healthy participants and 12 participants with SCNP were recruited. Each group completed 2 sessions, with 48 hours between sessions. On day 1, both groups performed 2 wrist JPS tests using a robotic device. The tests were separated by a submaximal isometric fatigue protocol for the cervical extensor muscles (CEM). On day 2, both groups performed a wrist JPS test, followed by a cervical treatment consisting of manual therapy (SCNP) or neck rest (20 minutes, control group) and another wrist JPS test. Joint position sense was measured as the participant's ability to recreate a previously presented wrist angle. Each wrist JPS test included 12 targets, 6 into wrist flexion and 6 into wrist extension. Kinematic data from the robot established absolute, variability, and constant error. RESULTS: Absolute error significantly decreased (P = .01) from baseline to post-fatigue in the SCNP group (baseline = 4.48 ± 1.58°; post-fatigue = 3.90 ± 1.45°) and increased in the control group (baseline = 3.12 ± 0.98°; post-fatigue = 3.81 ± 0.90°). The single session of manual cervical treatment significantly decreased absolute error in participants with SCNP (P = .004). CONCLUSION: This study demonstrated that neck pain or fatigue can lead to altered afferent input to the central nervous system and can affect wrist JPS. Our findings demonstrate that acute wrist proprioception may be improved in individuals with SCNP by a single cervical manual therapy session.
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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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».