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This research was funded by the Spanish Ministry of Science and Innovation, the OASIS project (Grant PID2020-113222RB-C21) and the OASIS-T project (Grant PID2020-113222RB-C22).

Análisis de autorías institucional

Fernández-Carnero, JosuéAutor (correspondencia)Arribas-Romano, AlbertoAutor o Coautor
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Prediction of Patient Satisfaction after Treatment of Chronic Neck Pain with Mulligan's Mobilization

Publicado en:Life. 13 (1): 48- - 2023-01-01 13(1), DOI: 10.3390/life13010048

Autores: Fernandez-Carnero, Josue; Beltran-Alacreu, Hector; Arribas-Romano, Alberto; Cerezo-Tellez, Ester; Cuenca-Zaldivar, Juan Nicolas; Sanchez-Romero, Eleuterio A; Lara, Sergio Lerma; Villafane, Jorge Hugo

Afiliaciones

IRCCS Fdn Don Carlo Gnocchi, Piazzale Morandi 6, I-20148 Milan, Italy - Autor o Coautor
Primary Hlth Ctr El Abajon, Calle Principado Asturias 30, Las Rozas 28231, Spain - Autor o Coautor
Puerta Hierro Hlth Res Inst Segovia Arana IDIPHIS, Res Grp Nursing & Hlth Care, Manuel Falla S-N, Majadahonda 28220, Spain - Autor o Coautor
Rey Juan Carlos Univ, Int Doctoral Sch, Mostoles 28933, Spain - Autor o Coautor
Univ Alcala, Fac Med & Ciencias Salud, Dept Enfermeria & Fisioterapia, Grp Invest Fisioterapia & Dolor, Alcala De Henares 28801, Spain - Autor o Coautor
Univ Autonoma Madrid, Ctr Super Estudios Univ La Salle, Dept Phys Therapy, Madrid 28023, Spain - Autor o Coautor
Univ Autonoma Madrid, Ctr Super Estudios Univ La Salle, Inst Neurosci & Sci Movement INCIMOV, Mot Brains Res Grp, Madrid 28023, Spain - Autor o Coautor
Univ Castilla La Mancha, Fac Phys Therapy & Nursing, Toledo Physiotherapy Res Grp GIFTO, Ave Carlos III S-N, Toledo 45071, Spain - Autor o Coautor
Univ Europea Canarias, Fac Hlth Sci, Dept Physiotherapy, Santa Cruz De Tenerife 38300, Spain - Autor o Coautor
Univ Europea Canarias, Fac Hlth Sci, Musculoskeletal Pain & Motor Control Res Grp, C Inocencio Garcia 1, La Orotava 38300, Spain - Autor o Coautor
Univ Europea Madrid, Fac Sport Sci, Dept Physiotherapy, Villaviciosa De Odon 28670, Spain - Autor o Coautor
Univ Europea Madrid, Fac Sport Sci, Musculoskeletal Pain & Motor Control Res Grp, Madrid 28670, Spain - Autor o Coautor
Univ La Salle, CranioSPain Res Grp, Ctr Super Estudios, Calle Salle 10, Madrid 28023, Spain - Autor o Coautor
Univ Rey Juan Carlos, Dept Phys Therapy Occupat Therapy Rehabil & Phys, Alcorcon 28922, Spain - Autor o Coautor
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Resumen

Chronic neck pain is among the most common types of musculoskeletal pain. Manual therapy has been shown to have positive effects on this type of pain, but there are not yet many predictive models for determining how best to apply manual therapy to the different subtypes of neck pain. The aim of this study is to develop a predictive learning approach to determine which basal outcome could give a prognostic value (Global Rating of Change, GRoC scale) for Mulligan's mobilization technique and to identify the most important predictive factors for recovery in chronic neck pain subjects in four key areas: the number of treatments, time of treatment, reduction of pain, and range of motion (ROM) increase. A prospective cohort dataset of 80 participants with chronic neck pain diagnosed by their family doctor was analyzed. Logistic regression and machine learning modeling techniques (Generalized Boosted Models, Support Vector Machine, Kernel, Classsification and Decision Trees, Random Forest and Neural Networks) were each used to form a prognostic model for each of the nine outcomes obtained before and after intervention: disability-neck disability index (NDI), patient satisfaction (GRoC), quality of life (12-Item Short Form Survey, SF-12), State-Trait Anxiety Inventory (STAI), Beck Depression Inventory (BDI II), pain catastrophizing scale (ECD), kinesiophobia-Tampa scale of kinesiophobia (TSK-11), Pain Intensity Visual Analogue Scale (VAS), and cervical ROM. Pain descriptions from the subjects and pain body diagrams guided the physical examination. The most important predictive factors for recovery in chronic neck pain patients indicated that the more anxiety and the lower the ROM of lateroflexion, the higher the probability of success with the Mulligan concept treatment.

Palabras clave
Artificial-intelligenceBeck depression inventoryCervical rangeChronic neck painChronic painLow-back-painMachine learningManual therapyMulligan conceptMusculoskeletal manipulationsPsychometric propertiesReliabilitySpanish versionThoracic spineValidationVisual analog

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Life debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2023, se encontraba en la posición 26/109, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Biology.

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir de las Citas Mundiales proporcionadas por WoS (ESI, Clarivate), arroja un valor para la normalización de citas relativas a la tasa de citación esperada de: 2.52. Esto indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: ESI 14 Nov 2024)

Esta información viene reforzada por otros indicadores del mismo tipo, que aunque dinámicos en el tiempo y dependientes del conjunto de citaciones medias mundiales en el momento de su cálculo, coinciden en posicionar en algún momento al trabajo, entre el 50% más citados dentro de su temática:

  • Media Ponderada del Impacto Normalizado de la agencia Scopus: 3.02 (fuente consultada: FECYT Feb 2024)
  • Field Citation Ratio (FCR) de la fuente Dimensions: 5.03 (fuente consultada: Dimensions May 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2025-05-13, el siguiente número de citas:

  • WoS: 11
  • Scopus: 13
  • Europe PMC: 5
  • Google Scholar: 2
  • OpenCitations: 10
Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-05-13:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 76.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 76 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 2.5.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 3 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Italy.

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (Fernández Carnero, Josué) .

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido Fernández Carnero, Josué.