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Enregistrement W4307525734 · doi:10.51415/10321/4452

The effect of spinal manipulative therapy and ischaemic compression versus muscle energy technique in chronic nonspecific neck pain

2022· dissertation· en· W4307525734 sur OpenAlexaboutno aff
Tyron D. Dicks

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineManual therapyPhysical therapyChiropracticNeck painSpinal manipulationPhysical medicine and rehabilitationRange of motionAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neck pain has become a problem experienced worldwide and it poses a global healthcare challenge to practising medical professions. There are numerous manual and non-manual treatments available for this frequently encountered problem. Frequently utilised and effective therapies are spinal manipulative therapy (SMT) and ischaemic compression (IC); however, these have been associated with several contraindications. An alternative form of treatment with less contraindications that may be of benefit to the patient is muscle energy technique (MET). Therefore, the aim of this study was to determine the effect of spinal manipulative therapy and ischaemic compression compared to muscle energy technique in chronic nonspecific neck pain. Methodology: This study was a quantitative randomised, single blinded clinical trial. Forty participants with nonspecific pain, aged 20-50 years, were randomly allocated into two groups using a random allocation chart provided by a statistician. Group one received SMT and IC, whereas group two received MET alone. The numerical pain rating scale (NRS) was used to determine the level of neck pain. The cervical range of motion (CROM) goniometer was used to calculate the degree of lateral flexion occurring at the neck. The pain pressure algometer was used to determine the pain pressure thresholds (PPT). The Canadian Memorial Chiropractic College (CMCC) Neck Disability Index (NDI) was used to assess the disability in activities of daily living as a consequence of neck pain. Each participant had four consultations over a two-week period, receiving treatment on the first three consultations with the fourth being purely subjective and objective measurements. Results: Repeated measures ANOVA testing was utilised to examine the changes over time in each group. Profile plots were used to visually explore the trends of each group over time. Intra-group analysis of subjective and objective measurements revealed that both groups had a beneficial response to the treatment over time. Inter-group analysis showed that there were no statistically significant differences between the two groups in terms of subjective and objective measurements. Conclusion: In conclusion, this study revealed that the use of MET is as equally effective as a combination of SMT and IC in the treatment of chronic nonspecific neck pain

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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