Effectiveness of craniosacral therapy in the human suboccipital region on hamstring muscle: A meta-analysis based on current evidence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Craniosacral therapy (CST) has remained controversial in the treatment of musculoskeletal disorders. To our knowledge, there is no larger sample size of research to demonstrate the effectiveness of craniosacral therapy in the human suboccipital region on hamstring muscle. METHODS: To study whether the CST in the human suboccipital region could have a remote effect on the flexibility of the hamstring muscles, the Cochrane Library, Medline/Pubmed, CNKI, Embase, and Google Scholar were searched. Clinical trials assessing the effects of CST in short hamstring syndrome patients were eligible. Mean differences (MD) and 95% confidence intervals (CI) were calculated for the straight leg raise test (primary outcomes). The quality of the included studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. RevMan 5.3 software was used for data analysis. RESULTS: Five controlled trials with a total of 238 participants were included. CST could effectively relieve the symptoms of short hamstring syndrome patients [the overall MD -9.47, 95% confidence interval (CI) -15.82 to -3.12, P < .000001]. The CST was better than the proprioceptive neuromuscular facilitation technique (MD 3.09, 95% CI 1.48-4.70, P = .0002). Sensitivity analysis shows that the frequency of treatment and who did the experiment might be the main sources of impact results. CONCLUSION: CST could change the flexibility of the hamstring muscles. CST had a better curative effect when compared to proprioceptive neuromuscular facilitation technique on the hamstring muscles.
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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 | 0,015 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,049 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».