Intervención fisioterápica en un caso de latigazo cervical agudo
Bibliographic record
Abstract
Introducción: el término “latigazo” fue definido en 1995 por la Quebec Task Force (QTF) on Whipash Associated Disorders (WAD), estableciendo el concepto de latigazo cervical (LC) como un mecanismo de aceleración-desaceleración que transmite energía al cuello. Al conjunto de manifestaciones clínicas asociadas al LC se engloban como síndrome del latigazo cervical (SLC). El SLC es una dolencia muy común tras los accidentes con vehículos a motor. La edad con mayor prevalencia en nuestro medio se sitúa entre los 21 y los 30 años; es decir, se trata de una población muy joven y presenta una incidencia creciente, lo que supone un gasto sanitario importante. Objetivo: el propósito de este trabajo es ahondar comprobar la eficacia del tratamiento fisioterapéutico, aplicando diferentes técnicas y estrategias disponibles desde el amplio campo de la fisioterapia, valiéndonos principalmente de la terapia manual ortopédica (OMT). Metodología: estudio descriptivo de diseño experimental no estadístico, a propósito de un caso. Mujer de 26 años, sin ningún antecedente previo de patología cervical, que sufrió un accidente de tráfico por colisión lateral, manifiestando dolor de intensidad elevada [8/10] que limita su capacidad funcional [NDI 56%] y el movimiento de la columna cervical. Se plantea una intervención durante 3 meses con sesiones diarias en las que se realiza masaje funcional de la musculatura de la región cervical, tracción interapofisaria en la charnela cervico-torácica, entrenamiento de la musculatura flexora profunda del cuello y punción seca en el trapecio superior. Desarrollo: tras el tratamiento se observó una disminución considerable de la intensidad del dolor [3/10], se ganó movilidad en la región cervical y se redujo el impacto del dolor cervical sobre su vida [NDI 20%]. Conclusiones: el tratamiento utilizado resulto eficaz, aunque de haberse podido prolongar más en el tiempo podríamos haber obtenido mejores resultados.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".