Physiotherapy versus pain medication for managing chronic cervical radiculopathy: protocol for a multi-arm parallel-group randomized clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cervical radiculopathy (CR) is one of the prevalent causes of neck pain and disability. Physiotherapy and pain medications are the common nonoperative management, and in physiotherapy, there are many concepts of assessment and management. This study aims to determine the comparative effectiveness of three specialized physiotherapy approaches or only pain medications for managing CR cases. Methods: A prospective, assessor, and participant-blind, four-arm randomized control trial (RCT) has been planned to conduct on 160 patients with chronic cervical radiculopathy in 4 specialized centers of Dhaka city recruited between July and December 2022. Four groups (n=40) will be treated through structural diagnosis and management concept (SDM), regional approaches (RA), McKenzie mechanical diagnosis and therapy (MDT) concept prescribed by advanced practice physiotherapist (APP), or pain medications prescribed by the specialist physician for 4 weeks. The outcome will be evaluated in baseline, intermediate test (14 days), and post-treatment (28 days) through Brief Pain Inventory (BPI) for pain, Goniometer reading for cervical range of motion (ROM), and Neck disability index (NDI) as the primary outcome. The secondary outcome will be quality of life measured at baseline and post-treatment by the WHO quality of life questionnaire WHOQOL-BREF. Discussion: The study will compare the efficacy of the three physiotherapy approaches with pain medications when treating chronic cervical radiculopathy. The findings will provide evidence when demining the best conservative management approach for CR. Clinical Trial Registry India: CTRI/2022/03/040922 (08/03/2022)
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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 | 0,035 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,069 | 0,012 |
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 ».