Alleviation of shoulder injury related to vaccine administration (SIRVA) pain and disability following COVID-19 vaccine with chiropractic biophysics<sup>®</sup> (CBP<sup>®</sup>) methods: a case report and long-term follow-up with global implications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
[Purpose] To present the dramatic improvement in posture, radiographic parameters and the alleviation of neck and severe shoulder pain related to shoulder injury associated with vaccine administration (SIRVA) after a COVID-19 injection with a shoulder mobility and posture rehabilitation program. [Participant and Methods] A middle-aged male presented complaining of severe left shoulder pain evolving since receiving a COVID-19 vaccination. The pain was severe and throbbed into the neck. Posture analysis showed a chronic stooped posture with forward head posture and thoracic hyperkyphosis. Treatment included 42 sessions of Chiropractic Biophysics® technique and a shoulder rehabilitation program using three-dimensional vibration. [Results] At 4-months, the patient reported no neck or shoulder pain. There was a 60% decrease in neck disability. The forward head decreased 34 mm, thoracic hyperkyphosis decreased 13°, and T1–T12 forward lean decreased 73 mm, among other radiographic parameters. Re-assessment after 26-months showed maintenance of the treatment induced posture/x-ray corrections and shoulder pain relief. [Conclusion] This case demonstrates immediate and long-term improvement in a patient suffering from COVID-19 vaccine SIRVA, concomitant with neck pain and disability as well as significant radiographic postural/spinal deformity. These conditions all improved and were maintained at a 2 year follow-up without further treatment.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle