An evidence-informed rehabilitation management framework for posterior shoulder tightness: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To systematically scope the literature on posterior shoulder tightness (PST) and define a therapist-instructed and therapist-administered management framework. Design: Scoping review. Literature search: We searched MEDLINE, EMBASE, CINAHL, Scopus and Google Scholar from inception to December 2021. Study selection criteria: Peer-reviewed studies written in English, French, Greek, Japanese or Tamil, with extractable pre- and post-intervention data. Physiotherapy interventions amenable for posterior shoulder structural (muscle, capsule) causes of PST within an adult population. Data synthesis: Arksey and O'Malley's framework was implemented and the PRISMA extension for scoping reviews directed our data synthesis. The data charted from each study included authors, title, study year, location, study design; participant number, age, sex; PST intervention and parameters; patient-reported outcomes; and results. Themes were organized into therapist-instructed and therapist-administered rehabilitation strategies, as well as combined treatment methods. Results: Of 2777 articles identified from our search strategy, 21 articles were included. Therapist-instructed interventions included cross-body stretch (CBS), sleeper stretch (SS), a combination of the two and general stretching. Therapist-administered interventions included CBS, SS, instrument-assisted soft tissue mobilization (IASTM), muscle energy techniques, dry needling and Fauls protocol (12 therapist-assisted stretches). Combined interventions of tape with self-stretching and IASTM and stretching were also identified. Conclusion: Based on the current evidence, CBS and SS are the most researched treatments for PST and seem to be effective at improving PST. Furthermore, stabilization of the scapula while performing these stretches optimized the stretch targeted to the PST and ROM benefits for horizontal adduction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».