Neck Muscle Endurance, Self-Report, and Range of Motion Data From Subjects With Treated and Untreated Neck Pain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the high prevalence and cost of neck-pain problems, there is currently little data available on the physical characteristics associated with different levels of neck pain. OBJECTIVE: To investigate associations between categories of response to neck pain/discomfort and (1) the endurance time of neck muscles, neck range of motion (ROM), and neck and head morphology, (2) sensitization or stretch effects arising from repeating end-of-range measurements, and (3) self-report data from neck pain and disability questionnaires. DESIGN: A cross-sectional study design. METHODS: Fifty-five Australian volunteers with and without neck pain, who were not taking time off work, were measured for neck muscle endurance, active neck ROM, craniocervical and thoracic posture, neck length, and head circumference and completed questionnaires about any neck pain/discomfort and disability. RESULTS: Twenty-two subjects reported a level of neck pain/discomfort that had required treatment (treated neck pain), a group of 17 subjects reported experiencing low-level neck pain/discomfort on a recurrent basis for which they had not sought treatment (untreated neck pain), whereas 16 subjects had no experience of neck pain or discomfort (no pain). Neck muscle endurance time was significantly lower for both pain groups. The affective dimension of the Short-Form McGill Pain Questionnaire and neck disability questionnaires were scored significantly higher by subjects who had sought treatment than by those in either of the untreated groups. Both pain groups showed a range decrease for most directions of neck motion at second measurement. CONCLUSIONS: Neck muscle endurance times, repeated end-ROM testing, the Short-Form McGill Pain Questionnaire, and disability questionnaires may distinguish between groups with untreated, treated, and no neck pain.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».