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Enregistrement W4382406058 · doi:10.5114/phr.2023.128861

Influence of high-velocity low amplitude manipulation of the lumbar spine on the activity of motor units of the erector spinal muscles with functional assessment in healthy young people

2023· article· en· W4382406058 sur OpenAlexaboutno aff
Maciej Oleksiewicz, Piotr Czech

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Review · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePhysical Education and Training Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSpinal manipulationLumbarPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyLumbar spineCzechAnatomyLow back painSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In recent years, many researchers have focused on the problem of patients who have multiple sclerosis.This disease affects more and more younger people who suffer from paresis, balance disorders, and weakening of muscle strength and coordination, which affects the deterioration of gait.The Vojta method ideally improves the quality of movement of people suffering from neurological diseases.Numerous studies prove this. Aims:The case study aimed to analyze the effect of Vojta stimulation on the change of gait parameters in a man with multiple sclerosis. Case report:The case of a 56-year-old man who has multiple sclerosis for 7 years (height 178 cm, weight 88 kg, BMI 27.7) is presented.The stage of disease development is rated 5 on the EDSS scale.The patient underwent Vojta therapy 3 times a week for 3 weeks (9 treatments).A single treatment lasted 30 minutes and included reflex crawling therapies.Gait parameters were measured using functional tests prior to the study.After completing the series of treatments, an improvement in gait parameters and better balance maintenance were found. Summary:In the case of a man with multiple sclerosis for 7 years, the use of the Vojta method in gait therapy improved his parameters.Nevertheless, further clinical trials should be conducted, also based on measuring parameters based on measuring equipment on a larger research group.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,345 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2023
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Résumé présentoui

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