Cervical EMG profile differences between patients of neck pain and control
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The objective of this study was to investigate EMG signals of cervical muscles in five directional efforts from chronic neck pain patients and compare them with those of the healthy controls to discern differences between patients and controls with respect to strength and EMG characteristics. METHOD: Seventeen male and 17 female idiopathic and non-specific chronic neck pain patients without any diagnosed pathologies or prior surgery in the age group 18-65 years were recruited into the study. The controls consisted of 30 male and 33 female subjects with no history of neck pain in the past 12 months. Both patients and controls performed the experimental activities of flexion, left anterolateral flexion, left lateral flexion, left posterolateral extension and extension. The patients exerted to their 20% maximum voluntary contraction (MVC), pain threshold and pain tolerance levels in three separate contractions. Similarly, the control subjects exerted to their 20% MVC, 60% MVC and MVC in random order. The descriptive statistics for strength, normalised peak EMG, median frequency (MF), 10% frequency bands and their power were calculated. Eight levels of wavelet decomposition and their coefficients were calculated and subjected to principal component analysis. These variables were subjected to analysis of variance and regression analysis to distinguish between patients and controls. The full wave rectified linear envelope detected EMG of patients and controls were plotted against time to reveal pattern differences. RESULTS: There was a lack of significant difference in the MF of the two samples indicating that the muscle conduction velocity was not disturbed by the pain. Significant differences were also found in 10 percentile frequency bands between patients and controls (p < 0.05). The wavelet decomposition with principal component analysis revealed that patients and controls could be identified as such 100% of the time at 20% MVC; and, patients and controls could be identified correctly 100% and 90% of the time respectively at pain threshold/60% MVC. CONCLUSION: Thus, a combination of EMG spectral frequency banding and wavelet decomposition with regression can be used to distinguish chronic pain patients from controls.
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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) | 0,003 | 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 ».