Isometric force production parameters during normal and experimental low back pain conditions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The control of force and its between-trial variability are often taken as critical determinants of motor performance. Subjects performed isometric trunk flexion and extension forces without and with experiment pain to examine if pain yields changes in the control of trunk forces. The objective of this study is to determine if experimental low back pain modifies trunk isometric force production. METHODS: Ten control subjects participated in this study. They were required to exert 50 and 75% of their isometric maximal trunk flexion and extension torque. In a learning phase preceding the non painful and painful trials, visual and verbal feedbacks were provided. Then, subjects were asked to perform 10 trials without any feedback. Time to peak torque, time to peak torque variability, peak torque variability as well as constant and absolute error in peak torque were calculated. Time to peak and peak dF/dt were computed to determine if the first peak of dF/dt could predict the peak torque achieved. RESULTS: Absolute and constant errors were higher in the presence of a painful electrical stimulation. Furthermore, peak torque variability for the higher level of force was increased with in the presence of experimental pain. The linear regressions between peak dF/dt, time to peak dF/dt and peak torque were similar for both conditions. Experimental low back pain yielded increased absolute and constant errors as well as a greater peak torque variability for the higher levels of force. The control strategy, however, remained the same between the non painful and painful condition. Cutaneous pain affects some isometric force production parameters but modifications of motor control strategies are not implemented spontaneously. CONCLUSIONS: It is hypothesized that adaptation of motor strategies to low back pain is implemented gradually over time. This would enable LBP patients to perform their daily tasks with presumably less pain and more accuracy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».