Efficacy of Myofascial Release Therapy and Positional Release Therapy in Patients with Upper Trapezius Trigger Points: Study Protocol of a Doubleblinded Randomized Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Myofascial trigger points are incredibly prevalent and are a painful aspect of almost everyone's life at some point. Myofascial trigger point pain can be excruciating and severely impair the quality of life. Therefore, in patients with neck pain caused by upper trapezius trigger, this current clinical trial will demonstrate the effectiveness of myofascial release therapy and positional release therapy in improving the level of pain, neck impairment, pain threshold, and standard of life. Methods: A double-blinded randomized clinical trial will be conducted. Fifty-two participants with active myofascial trigger points in the upper trapezius muscle will be recruited based on selection criteria. They will be randomly allocated into group A (conservative treatment + myofascial release technique) or group B (conservative treatment + positional release technique). Both groups will receive the intervention three times a week for 2 weeks. The study will use the Numeric Pain Rating Scale, pressure algometer, Neck Disability Index, and a 36-Item Short-form Questionnaire as outcome measures. Discussion: This trial will help identify the effectiveness of the positional and myofascial release techniques in active upper trapezius muscle trigger points and their effect on physical parameters. Trial Registration: This trial has been prospectively registered at the Clinical Trials Registry-India (CTRI/2023/07/055126) on 12 July 2023.
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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 | 0,022 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,010 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».