Isometric Force Parameters and Trunk Muscle Recruitment Strategies in a Population With Low Back Pain
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study correlates changes in trunk isometric force parameters and trunk muscle recruitment strategies in subjects with low back pain (LBP) and healthy participants. METHODS: A control group study with repeated measures was performed. Study participants included 15 control subjects and 14 patients with LBP. Participants were required to exert 50% and 75% of their maximal trunk flexion and extension. In a learning phase, feedback was provided, after which study participants were asked to perform 10 trials without any feedback. Spatiotemporal parameters of muscular activity and force production were recorded. Dependent variables included time to peak force, peak force variability, absolute error in peak force, electromyogram (EMG) burst duration for agonist muscles, and normalized integrated EMG. RESULTS: Average time to peak force was significantly longer for subjects with LBP than for healthy subjects. Subjects with LBP showed longer burst duration for all 4 muscles recorded. No group difference was noted in normalized integrated EMG. CONCLUSIONS: We suggest that the observed changes in trunk motor control and trunk muscle recruitment strategies are not only mediated by a neurophysiologic adaptation to chronic pain but also by cognitive adaptations modulated by fear of movement and fear of reinjury.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».