Investigating force-time characteristics of prone thoracic SMT and self-reported patient outcome measures: a feasibility study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,034 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».