Improvement of Chronic Neck Pain After Posterior Atlantoaxial Surgical Fusion via Multimodal Chiropractic Care: A Case Report
Notice bibliographique
Résumé
There is a lack of research regarding the effectiveness and safety of manual therapies, including spinal manipulative therapy (SMT), for patients with previous cervical spine surgery. A 66-year-old, otherwise healthy, woman who underwent C1/2 posterior surgical fusion for rotatory instability during adolescence presented to a chiropractor with a six-month history of progressive worsening of chronic neck pain and headaches despite acetaminophen, tramadol, and physical therapy. Upon examination, the chiropractor noted postural changes, limited cervical range of motion, and muscle hypertonicity. Computed tomography revealed a successful C1/2 fusion, and degenerative findings at C0/1, C2/3, C3/4, and C5/6, without cord compression. As the patient had no neurologic deficits or myelopathy and tolerated spinal mobilization well, the chiropractor applied cervical SMT, along with soft tissue manipulation, ultrasound therapy, mechanical traction, and thoracic SMT. The patient's pain was reduced to a mild level and the range of motion improved over three weeks of treatment. Benefits were maintained over a three-month follow-up as treatments were spaced apart. Despite the apparent success in the current case, evidence for manual therapies and SMT in patients with cervical spine surgery remains limited, and these therapies should be used with caution on an individual patient basis. Further research is needed to examine the safety of manual therapies and SMT in patients following cervical spine surgery and determine predictors of treatment response.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».