Preliminary Insights into the Effects of Spinal Manipulation Therapy of Different Force Magnitudes on Blood Biomarkers of Oxidative Stress and Pro-Resolution of Inflammation Mediators
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Evidence has reported that spinal manipulation therapy (SMT) leads to spine segmental hypoalgesia through neurophysiological and peripheral mechanisms related to regulating inflammatory biomarker function. However, these studies also showed substantial inter-individual variability in the biomarker responses. Such variability may be due to the incomplete understanding of the fundamental effects of force-based manipulations (e.g., patient-specific force-time characteristics) on a person’s physiology in health and disease. This study investigated the short-term effects of distinct SMT force-time characteristics on blood oxidative stress and pro-resolution of inflammation biomarkers. Methods Nineteen healthy adults were clustered into three groups: control (preload only), target total peak force of 400N, and 800N. A validated force-sensing table technology (FSTT ® ) determined the SMT force-time characteristics. Blood samples were collected at pre-intervention, immediately after SMT, and 20 minutes post-intervention. Parameters of the oxidant system (total oxidant status, lipid peroxidation and lipid hydroperoxide), the antioxidant system (total antioxidant capacity and bilirubin), and lipid-derived resolvin D1 were evaluated in plasma and erythrocytes through enzyme-linked immunosorbent assay and colorimetric assays. Results Overall, 400N seemed to decrease blood oxidants, and 800N generally increased blood oxidants, decreased antioxidants and resolvin D1 mediator Conclusion Our findings indicate that different single SMT force-time characteristics presented contrasting effects on the systemic redox signalling biomarkers and pro-resolution of inflammation mediators in healthy participants, providing baseline information and direction for future studies in a clinical population.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».