An international consensus on gaps in mechanisms of forced-based manipulation research: findings from a nominal group technique
Notice bibliographique
Résumé
Force-Based Manipulation (FBM) including light touch, pressure, massage, mobilization, thrust manipulation, and needling techniques are utilized across several disciplines to provide clinical analgesia. These commonly used techniques demonstrate the ability to improve pain-related outcomes; however, mechanisms behind why analgesia occurs with these hands-on interventions has been understudied. Neurological, neuroimmune, biomechanical, neurovascular, neurotransmitter, and contextual factor interactions have been proposed to influence response; however, the specific relationships to clinical pain outcomes has not been well established. The purpose of this study was to identify gaps present within mechanism-based research as it relates to FBM. An international multidisciplinary nominal group technique (NGT) was performed and identified 37 proposed gaps across eight domains. Twenty-three of these gaps met consensus across domains supporting the complex multisystem mechanistic response to FBM. The strength of support for gaps within the biomechanical domain had less overall support than the others. Gaps assessing the influence of contextual factors had strong support as did those associating mechanisms with clinical outcomes (translational studies). The importance of literature investigating how FBM differs with individuals of different pain phenotypes (pain mechanism phenotypes and clinical phenotypes) was also presented aligning with other analgesic techniques trending toward patient-specific pain management (precision medicine) through the use of pain phenotyping.
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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 | 0,361 | 0,450 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,012 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».