MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4378172955 · doi:10.1186/s12998-023-00487-z

The effectiveness of spinal manipulative therapy procedures for spine pain: protocol for a systematic review and network meta-analysis

2023· review· en· W4378172955 sur OpenAlexaff
Casper Nim, Sasha L. Aspinall, Chad Cook, Letícia Amaral Corrêa, Megan Donaldson, Aron Downie, Steen Harsted, Jan Hartvigsen, Hazel Jenkins, David McNaughton, Luana Nyirö, Stephen M. Perle, Eric J. Roseen, James J. Young, Anika Young, Gong-He Zhao, Carsten Bogh Juhl

Notice bibliographique

RevueChiropractic & Manual Therapies · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Center for Complementary and Integrative Health
Mots-clésMedicineMeta-analysisProtocol (science)RehabilitationManual therapyPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationSystematic reviewMEDLINEAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Spinal manipulative therapy (SMT) is a guideline-recommended treatment option for spinal pain. The recommendation is based on multiple systematic reviews. However, these reviews fail to consider that clinical effects may depend on SMT "application procedures" (i.e., how and where SMT is applied). Using network meta-analyses, we aim to investigate which SMT "application procedures" have the greatest magnitude of clinical effectiveness for reducing pain and disability, for any spinal complaint, at short-term and long-term follow-up. We will compare application procedural parameters by classifying the thrust application technique and the application site (patient positioning, assisted, vertebral target, region target, Technique name, forces, and vectors, application site selection approach and rationale) against: 1. Waiting list/no treatment; 2. Sham interventions not resembling SMT (e.g., detuned ultrasound); 3. Sham interventions resembling SMT; 4. Other therapies not recommended in clinical practice guidelines; and 5. Other therapies recommended in clinical practice guidelines. Secondly, we will examine how contextual elements, including procedural fidelity (whether the SMT was delivered as planned) and clinical applicability (whether the SMT is similar to clinical practice) of the SMT. METHODS: We will include randomized controlled trials (RCT) found through three search strategies, (i) exploratory, (ii) systematic, and (iii) other known sources. We define SMT as a high-velocity low-amplitude thrust or grade V mobilization. Eligibility is any RCT assessing SMT against any other type of SMT, any other active or sham intervention, or no treatment control on adult patients with pain in any spinal region. The RCTs must report on continuous pain intensity and/or disability outcomes. Two authors will independently review title and abstract screening, full-text screening, and data extraction. Spinal manipulative therapy techniques will be classified according to the technique application and choice of application sites. We will conduct a network-meta analysis using a frequentist approach and multiple subgroup and sensitivity analyses. DISCUSSION: This will be the most extensive review of thrust SMT to date, and will allow us to estimate the importance of different SMT application procedures used in clinical practice and taught across educational settings. Thus, the results are applicable to clinical practice, educational settings, and research studies. PROSPERO registration: CRD42022375836.

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)0,067
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,129
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0670,129
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,035
Bibliométrie0,0110,011
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0480,005

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 Opus0,287
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueChiropractic & Manual TherapiesMême sujetSpine and Intervertebral Disc PathologyTravaux en français237 207