Effect Sizes for Changes in Health and Well-Being Following Treatment With the One-To-Zero Technique in Individuals With Occipito-Atlantal Joint Dysfunction: A Repeated Measures Study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives The purpose of this study was to determine effect sizes (ES) for changes in self-reported measures of musculoskeletal pain and dysfunction resulting from the one-to-zero method using a repeated measures study design. Methods Twenty participants presenting with articular dysfunction of the occipito-atlantal (C0-C1) complex were treated using the one-to-zero method, a high-velocity low-amplitude thrust administered between the C0-C1 complex before treating other restrictive segments in a cephalocaudal direction. The participants completed online questionnaires using Google Forms that assessed aspects of the biopsychosocial model of pain at baseline and within a week after treatment. The questionnaires included the following: (1) Demographic and Health Behavior Survey; (2) Neck Bournemouth Questionnaire (NBQ) or Neck Disability Index (NDI); (3) Beck Anxiety Index (BAI); (4) Insomnia Severity Index (ISI); and (5) 36-Item Short Form Health Survey (SF-36). Paired t test or Wilcoxon signed ranks test was performed, dependent on normality. Cohen's d values were calculated for each questionnaire score (0.20 indicative of small; ≥0.50 medium; and ≥0.80 large ES). Results The NDI, NBQ, BAI, and ISI had a large ES (all d ≥ 0.80). In the SF-36, 4 subscales had a small to near-medium ES, 1 subscale had a medium to near-large ES, and the remaining 2 had a large ES ( d ≥ 0.80). The physical and mental component summary had a large ( d = 0.88) and small ES ( d = 0.35), respectively. Conclusion The effect sizes suggest the one-to-zero treatment induces change in various aspects of the biopsychosocial model .
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».