Can Altering Motions, Postures, and Loads Provide Immediate Low Back Pain Relief
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: A quantitative biomechanical analysis of mechanism of pain alteration in 4 cases of low back pain. OBJECTIVE: To investigate the contributions of a number of biomechanical factors associated with pain alteration. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Some clinicians use mechanically based manual interventions in attempt to reduce low back pain. However, the mechanism of pain alteration remains unknown. METHODS: A sample was formed with 4 patients with low back pain seeking consults for pain relief. All could produce "catches" of pain with movement. Manual interventions involving coached changes in motion and muscle activation attempted to reduce pain. Electromyographic and kinematic data were collected before and after intervention. These data were input to an anatomically detailed spine model that calculated muscle force, joint compression and shear, and spine stability. RESULTS: Using a clinically significant criterion of pain reduction of 2 or more, 3 of 4 subjects reduced pain immediately upon the intervention. Using a change of 10% as a criterion for biological significance for kinematic and kinetic variables, each subject demonstrated a different reaction. For example, subject 1 demonstrated increased stability, subject 2 increased mediolateral shear, subject 3 increased mediolateral shear and decreased spine flexion, and subject 4 increased stability. The pain-reducing interventions required to obtain these results were also different for each individual. CONCLUSION: Immediate pain reduction can be achieved by altering muscle-activation and movement patterns. However, the combination for optimal success seems to be different for every individual. Pain provocation tests help to "tune" the intervention. This also suggests that patient-classification schemes may need more refinement to address this heterogeneity.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».