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Enregistrement W4409155070 · doi:10.3390/healthcare13070814

Improvement in Chronic Low Back and Intermittent Chronic Neck Pain, Disability, and Improved Spine Parameters Using Chiropractic BioPhysics® Rehabilitation After 5 Years of Failed Chiropractic Manipulation: A Case Report and 1-Year Follow-Up

2025· article· en· W4409155070 sur OpenAlexaff
Katally Sanchez, Jason W. Haas, Paul A. Oakley, Deed E. Harrison

Notice bibliographique

RevueHealthcare · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChiropracticMedicineRehabilitationPhysical therapyNeck painPhysical medicine and rehabilitationChronic painLow back painSpinal manipulationSPINE (molecular biology)Alternative medicineBioinformaticsPathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/OBJECTIVES: We present a case documenting the successful treatment for a patient with chronic low back pain (CLBP), chronic neck pain (CNP), and decreased quality of life improving after conservative therapy. CLBP has been the leading cause of disability globally for the past few decades, resulting in decreased quality of life physically and emotionally. This case is important in the medical literature to add to studies reporting successful conservative treatment of CLBP and CNP. Triage, diagnosis, and understanding of economical and conservative therapeutics can benefit patients; providers as well as institutions and third party payors benefit from improved outcomes. METHODS: A 39-year old male presented with severe CLBP who had experienced no long-term success with prior chiropractic spinal manipulative therapy (SMT). After symptoms began to worsen in spite of receiving SMT, the patient sought treatment for his pain, abnormal spine alignment, and poor sagittal alignment at a local spine facility. History and physical examination demonstrated altered spine and postural alignment including significant forward head posture and reduced cervical and lumbar lordosis and coronal plane abnormalities. Treatment consisted of a multi-modal regimen focused on strengthening postural muscles, specific spine manipulation directed toward abnormal full-spine alignment, and specific Mirror Image® traction aiming to improve spine integrity by realigning the spine toward a more normal position. The treatment consisted of 36 treatments over three months. All original tests and outcome measures were repeated following care. RESULTS: Objective and subjective outcome measures, patient-reported outcomes, and radiographic mensuration demonstrated improvement at the conclusion of treatment and maintained at 1-year follow-up re-examination. CONCLUSIONS: orthopedic chiropractic treatment approach may represent an effective method to treat abnormal spinal alignment and posture. This study adds to the literature regarding conservative methods of treating spine pain and spinal disorders.

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)0,000
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: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,302 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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