The effects of chronic stretch training on musculoskeletal pain
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: One of the primary mechanisms for the increase in range of motion following stretching is an increase in pain/stretch tolerance. However, it remains unclear whether stretching can reduce pain in patients suffering from musculoskeletal pain. Therefore, the purpose of this systematic review was to investigate whether chronic stretch training can decrease pain in patients suffering from musculoskeletal pain. METHODS: In our search, we included three databases (PubMed, Scopus, and Web of Science) and after removing duplicates, screened 797 papers. Six papers were found to be eligible for this review. The inclusion criteria were controlled or randomized controlled trials that involved any type of chronic stretch training with participants experiencing musculoskeletal pain and where at least one pain output parameter was reported (e.g. visual analogue scale). RESULTS: Of the six studies reviewed, four focused on the effects of stretching interventions on pain in patients, while the other two examined pain prevalence during the stretching period. The interventions lasted between 4 weeks and 6 months and involved either static or dynamic stretching techniques with in total 658 participants. Five of the six studies reported a significant decrease in pain scores or a reduction in the prevalence or severity of pain following the observation period. CONCLUSION: The findings indicate that stretching can alleviate pain by enhancing range of motion and reducing muscle stiffness, which may ease nerve pressure and lower muscle spindle activity. Although results were somewhat mixed, the evidence overall supports stretching as an effective intervention for relieving musculoskeletal pain.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».