In Vivo Measurement of Lumbar Facet Joint Area in Asymptomatic and Chronic Low Back Pain Subjects
Notice bibliographique
Résumé
In Brief Study Design. In vivo measurement of lumbar facet joint surface area. Objective. To investigate lumbar facet joint surface area in relation to age and the presence of chronic low back pain. Summary of Background Data. Facet joint surface area is an important parameter for understanding facet joint function and pathology, but information on the lumbar facet joint is limited, especially in relation with age and low back pain symptoms. Methods. In vivo measurements of the lumbar facet joints (L3/L4-L5/S1) were performed on 90 volunteers (57 asymptomatic subjects and 33 chronic low back pain subjects) using subject-based 3-dimensional facet joint surface computed tomography models. Results. The facet joint surface area increased significantly at each successive inferior level. In the low back pain subjects aged >40 years, both superior and inferior facet surface areas increased except superior facets at L5/S1 compared with younger subjects. In the asymptomatic subjects aged >40 years, only the superior facets showed an increase in the L3/4 facet surface area compared with younger subjects. Conclusion. The lumbar facet areas measured in vivo in this study were similar to previous cadaveric studies. The lumbar facet area was significantly greater at the inferior lumbar levels and also increased with age. This age-related increase in the facet joint surface was observed more in the low back pain subjects compared with asymptomatic subjects. The increase in the area of the facet joint surface is probably secondary to increased load-bearing in the lower lumbar segments and facet joint osteoarthritis. The lumbar facet joint surface areas were measured in vivo in asymptomatic and chronic low back pain subjects using subject-based 3-dimensional facet joint surface computed tomography models. The facet joint surface area increased significantly at each successive inferior level. The area increased with age, especially in the low back pain subjects.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».