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Enregistrement W4389720641 · doi:10.7759/cureus.50533

The Subjective and Objective Improvement Using Chiropractic Biophysics® Protocols

2023· article· en· W4389720641 sur OpenAlexaff
Jason W. Haas, Thomas J Woodham, Paul A. Oakley, Miles O. Fortner, Deed E. Harrison

Notice bibliographique

RevueCureus · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensCanadian Chiropractic AssociationYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineChiropracticLow back painBack painSpinal manipulationLumbosacral jointFailed back surgeryPhysical therapySpinal fusionSurgeryAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(CBP®) (Chiropractic BioPhysics, Eagle, USA) technique in alleviating the persistent spine pain syndrome (PSPS) and dysfunction in a 50-year-old female who suffered for many years. The purpose of this study is to provide clinicians with a potential treatment option for failed back surgery syndrome (FBSS) and PSPS that doesn't respond to other treatments. The patient did not receive benefits from pharmaceutical and conservative therapies following a low back lifting injury in 2004. After several years of suffering from widespread spinal pain and dysfunction, she received a lumbosacral pedicle screw surgical fixation. The initial surgery was unsuccessful and a follow-up revision and expansion of the fusion failed to alleviate the pain and dysfunction as well. After treatment using CBP, the patient received subjective, objective, and radiographic improvements with long-term stability measured at follow-up. Given that spine pain and low back pain are the number one cause of disability in the world, having economical, repeatable, and measurable techniques to improve even difficult cases is important for astute clinicians treating spine pain.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,318 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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