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Enregistrement W4385994571 · doi:10.3390/healthcare11162328

Treatment of Upper Crossed Syndrome: A Narrative Systematic Review

2023· review· en· W4385994571 sur OpenAlexaff
Min Cheol Chang, Yoo Jin Choo, Keeyong Hong, Mathieu Boudier‐Revéret, Seoyon Yang

Notice bibliographique

RevueHealthcare · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNerve Injury and Rehabilitation
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesMinistry of Science and ICT, South KoreaNational Research Foundation of KoreaNational Research Foundation
Mots-clésRandomized controlled trialMedicineMEDLINECochrane LibraryShouldersPhysical therapyObservational studySystematic reviewPhysical medicine and rehabilitationEnglish languagePsychologySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Upper crossed syndrome (UCS) is a common musculoskeletal condition that is characterized by tightness and weakness of the muscles of the neck, shoulders, and upper back. The aim of this current study is to summarize and provide an overview of the treatment in patients with UCS. MATERIALS AND METHODS: A MEDLINE (PubMed), Cochrane library, Embase, Scopus, and Web of Science database search was conducted for English-language articles about upper crossed syndrome that were published until 19 January 2023. To identify potentially relevant articles, the following key search phrases were combined: "upper crossed syndrome", "upper cross syndrome", "diagnosis", and "treatment". A total of 233 articles were identified. After reading the titles and abstracts and assessing their eligibility based on the full-text articles, 11 articles were finally included in this review. The risk of bias (RoB) was assessed using RoB-2 and ROBINS-I for the randomized controlled trials (RCTs) and the non-randomized clinical trial (non-RCT), respectively. RESULTS: Among eleven studies that investigated the effect of treatment programs for UCS, five studies compared the therapeutic effect of exercise programs with controls, whereas six compared different rehabilitative treatment strategies, such as the muscle energy technique, soft-tissue mobilization, and stretching exercises. In addition, regarding the study design, ten studies were RCTs and only one study was a prospective observational study. CONCLUSIONS: Treatment programs including various types of exercises and techniques to correct an abnormal posture and restore neuromuscular imbalances are effective for decreasing pain and improving neck disabilities and postural deviations in patients with UCS.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,006
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,347 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations29
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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