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Enregistrement W4410566140 · doi:10.1186/s12998-025-00584-1

Contextual factors related to aging determine force-based manipulation dosage: a prospective cross-sectional study

2025· article· en· W4410566140 sur OpenAlexaff
Michele Maiers, Alexander R Sundin, Steven Kreul, Quinn Malone, Steven Passmore

Notice bibliographique

RevueChiropractic & Manual Therapies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of British Columbia, Okanagan Campus
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePopulationVignettePathologicalPhysical therapyAnalysis of variancePhysical medicine and rehabilitationInternal medicinePsychology

Résumé

Abstract Background Contextual factors influence clinicians’ delivery of force-based manipulation (FBM), like spinal manipulative therapy (SMT). It is particularly important to discern how contextual factors interact with therapeutic forces delivered to an older adult population, to minimize risk and identify ideal dosage. This study aimed to determine whether contextual factors pertaining to aging result in the modulation of kinetic and kinematic parameters used by experienced clinicians when delivering SMT. Methods Participants were randomly presented with a series of 12 AI-generated patient vignettes, featuring both visual and auditory content and representing varying age-related contextual factors. Factors included chronological (35-, 65- and 85-year-old), pathological (“healthy” vs degenerative spine), and felt (perceived as “young” vs. “old”) age. Participants delivered SMT to a human analogue manikin based on each vignette, presented six times in randomized order. Kinetic and kinematic parameters were collected and analyzed for differences between “young” and “old” contextual factors of age, using a 3-way repeated measures ANOVA model. Results Sixteen licensed chiropractors (8 female, 8 male) participated, with an average age of 45.4 (SD = 9.7, range 34–64) years and 18.3 (SD = 10.8, range 5–39) years of experience. A main effect in peak force was found for both chronological (F( 2,30 ) = 26.18; p <.001, η p 2 = 0.636) and pathological age (F( 1,15 ) = 11.58; p =.004, η p 2 = 0.436), following a stepwise progression of decreased force with increased age and with pathology. No statistically significant differences were found in peak force based on felt age, or in time to peak force for any factor. A main effect was found for chronological age with peak acceleration (F( 2,20 ) = 9.50; p <.001, η p 2 = 0.487) and peak velocity (F( 2,20 ) = 7.20; p =.004, η p 2 = 0.419), but not for pathological or felt age. There was a significant difference in time to peak velocity for felt age (F( 1,10 ) = 12.23; p =.006, η p 2 = 0.550), with a shorter time to peak velocity in response to vignettes with older felt age. Conclusion Contextual factors of aging modulated certain kinetic and kinematic characteristics when delivering SMT. This provides evidence that practitioners differentially discern aspects of aging to inform how they deliver FBM dosage. Future research is needed to identify ideal kinetic and kinematic characteristics based on considerations of aging.

Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Le tri à trois modèles

les 5 600 travaux triés →

Les trois modèles l'ont jugé hors champ.

strate : aff_core · poids de sondage : 5595.24 (l'échantillon est stratifié ; tout taux calculé sans le poids est faux)
Claude Opus 4.8OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Biomechanics study of how clinicians modulate spinal manipulation force; the object is clinical delivery, not research practice.

GPT-5.6 (high)OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

The study examines chiropractic manipulation dosage and aging factors, not research practice.

Grok 4.5OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Clinical study of chiropractic force dosage by patient age, not research methods or evaluation.

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)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,338 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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