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Enregistrement W1592491412 · doi:10.1111/pme.12518

Mechanisms Underlying Chronic Whiplash: Contributions from an Incomplete Spinal Cord Injury?

2014· article· en· W1592491412 sur OpenAlexaff
James M. Elliott, Julius P. A. Dewald, T. George Hornby, David M. Walton, Todd B. Parrish

Notice bibliographique

RevuePain Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical and Thoracic Myelopathy
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Center for Advancing Translational SciencesNational Center for Research Resources
Mots-clésMedicineWhiplashSpinal cord injuryPhysical medicine and rehabilitationSpinal cordMagnetic resonance imagingPhysical therapyWhiplash injuryRehabilitationPlantar flexionPoison controlAnatomyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To explore the association between findings on advanced, but available, magnetic resonance imaging (MRI) sequences of the cervical spinal cord and muscular system, in tandem with biomechanical measures of maximum volitional plantar flexion torques as a proxy for a mild incomplete spinal cord injury. DESIGN: Observational case series. SETTING: University research laboratory. SUBJECTS: Three patients with chronic whiplash and one patient with history of whiplash injury but no current symptoms. METHODS: We measured lower extremity muscle fat, morphological changes in descending spinal cord pathways with advanced MRI applications and maximal activation of the plantar flexors. RESULTS: Larger magnitudes of lower extremity muscle fat corresponded to altered spinal cord anatomy and reductions in the ability to maximally activate plantar flexor torques in the three subjects with chronic whiplash. Such findings were not present in the recovered participant. CONCLUSIONS: The potential value of MRI to quantify neuromuscular degeneration in chronic whiplash is recognized. Larger scaled prospective studies are warranted before stronger conclusions can be drawn.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,856
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,325 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations27
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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