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Enregistrement W4383533177 · doi:10.1186/s12998-023-00491-3

Investigating force-time characteristics of prone thoracic SMT and self-reported patient outcome measures: a feasibility study

2023· article· en· W4383533177 sur OpenAlexaff
Grand Choi, Dominic Giuliano, Anthony Tibbles, Samuel J. Howarth, Steve Tran, Joyce Lee, Martha Funabashi

Notice bibliographique

RevueChiropractic & Manual Therapies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresCanadian Memorial Chiropractic College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineChiropracticPhysical therapyManual therapyData collectionPatient-reported outcomePhysical medicine and rehabilitationRehabilitationProtocol (science)Spinal manipulationRating scaleMedical physicsQuality of life (healthcare)Alternative medicineNursingPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Spinal manipulative therapy (SMT) is commonly used to treat musculoskeletal conditions, including thoracic spine pain. Applying patient-specific force-time characteristics are believed to be important to improve SMT's effectiveness. Investigating SMT as part of a multimodal approach is fundamental to account for the complexity of chiropractic clinical practice. Therefore, pragmatic investigations balancing minimal disruptions to the clinical encounter at the same time as ensuring a robust data quality with rigorous protocols are needed. Consequently, preliminary studies are required to assess the study protocol, quality of data recorded and the sustainability of such investigation. Therefore, this study examined the feasibility of investigating SMT force-time characteristics and clinical outcome measures in a clinical setting. METHODS: In this mixed-methods study, providers recorded thoracic SMT force-time characteristics delivered to patients with thoracic spinal pain during regular clinical encounters. Self-reported clinical outcomes of pain, stiffness, comfort during the SMT (using an electronic visual analogue scale), and global rating of change scale were measured before and after each SMT application. Feasibility was quantitatively assessed for participant recruitment, data collection and data quality. Qualitative data assessed participants' perceptions on the impact of data collection on patient management and clinical flow. RESULTS: Twelve providers (58% female, 27.3 ± 5.0 years old) and twelve patients (58% female, 37.2 ± 14.0 years old) participated in the study. Enrolment rate was greater than 40%, data collection rate was 49% and erroneous data was less than 5%. Participant acceptance was good with both providers and patients reporting positive experience with the study. CONCLUSIONS: Recording SMT force-time characteristics and self-reported clinical outcome measures during a clinical encounter may be feasible with specific modification to the current protocol. The study protocol did not negatively impact patient management. Specific strategies to optimize the data collection protocol for the development of a large clinical database are being developed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,756

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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