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Enregistrement W4386699560 · doi:10.1186/s12998-023-00512-1

Spinal manipulation characteristics: a scoping literature review of force-time characteristics

2023· article· en· W4386699560 sur OpenAlexaff
Lindsay M. Gorrell, Luana Nyirö, Mégane Pasquier, Isabelle Pagé, Nicola R Heneghan, Petra Schweinhardt, Martin Descarreaux

Notice bibliographique

RevueChiropractic & Manual Therapies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Capitale-NationaleCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesUniversität Zürich
Mots-clésMedicineChiropracticSpinal manipulationPhysical therapyManual therapyOsteopathyCINAHLSystematic reviewPhysical medicine and rehabilitationRehabilitationBiomechanicsMEDLINEAlternative medicinePsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Spinal manipulation (SM) is a recommended and effective treatment for musculoskeletal disorders. Biomechanical (kinetic) parameters (e.g. preload/peak force, rate of force application and thrust duration) can be measured during SM, quantifying the intervention. Understanding these force-time characteristics is the first step towards identifying possible active ingredient/s responsible for the clinical effectiveness of SM. Few studies have quantified SM force-time characteristics and with considerable heterogeneity evident, interpretation of findings is difficult. The aim of this study was to synthesise the literature describing force-time characteristics of manual SM. METHODS: This scoping literature review is reported following the Preferred Reporting Items for Scoping Reviews (PRISMA-ScR) statement. Databases were searched from inception to October 2022: MEDLINE (Ovid), Embase, CINAHL, ICL, PEDro and Cochrane Library. The following search terms and their derivatives were adapted for each platform: spine, spinal, manipulation, mobilization or mobilisation, musculoskeletal, chiropractic, osteopathy, physiotherapy, naprapathy, force, motor skill, biomechanics, dosage, dose-response, education, performance, psychomotor, back, neck, spine, thoracic, lumbar, pelvic, cervical and sacral. Data were extracted and reported descriptively for the following domains: general study characteristics, number of and characteristics of individuals who delivered/received SM, region treated, equipment used and force-time characteristics of SM. RESULTS: Of 7,607 records identified, 66 (0.9%) fulfilled the eligibility criteria and were included in the analysis. Of these, SM was delivered to the cervical spine in 12 (18.2%), the thoracic spine in 40 (60.6%) and the lumbopelvic spine in 19 (28.8%) studies. In 6 (9.1%) studies, the spinal region was not specified. For SM applied to all spinal regions, force-time characteristics were: preload force (range: 0-671N); peak force (17-1213N); rate of force application (202-8700N/s); time to peak thrust force (12-938ms); and thrust duration (36-2876ms). CONCLUSIONS: Considerable variability in the reported kinetic force-time characteristics of SM exists. Some of this variability is likely due to differences in SM delivery (e.g. different clinicians) and the measurement equipment used to quantify force-time characteristics. However, improved reporting in certain key areas could facilitate more sophisticated syntheses of force-time characteristics data in the future. Such syntheses could provide the foundation upon which dose-response estimates regarding the clinical effectiveness of SM are made.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,083
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,083
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,008
Bibliométrie0,0430,048
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations25
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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