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Enregistrement W2052653514 · doi:10.2519/jospt.2014.4691

The Current Perception Threshold Test Differentiates Categories of Mechanical Neck Disorder

2014· article· en· W2052653514 sur OpenAlexaff
Zakir Uddin, Joy C. MacDermid, Victoria Galea, Anita Gross, M.R. Pierrynowski

Notice bibliographique

RevueJournal of Orthopaedic and Sports Physical Therapy · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTest (biology)PerceptionPhysical medicine and rehabilitationNeck painAudiologyCurrent (fluid)Physical therapyNeuroscienceAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY DESIGN: Cross-sectional discriminative analysis. OBJECTIVE: To determine whether current perception threshold (CPT) can differentiate between categories of patients with mechanical neck disorders (MNDs). BACKGROUND: Neck pain is the third most common musculoskeletal disorder and affects a third of all adults each year. It can present as neck pain without musculoskeletal signs, neck pain with musculoskeletal signs but no neurological signs, or neck pain with neurological signs. CPT testing can assess altered sensory perception that may reflect neurological changes. METHODS: Patients with MNDs (n = 106) were classified into 3 groups, based on a standardized musculoskeletal examination process performed by an experienced physiotherapist who was blinded to CPT scores. The 3 groups were defined as neck pain without musculoskeletal signs (MND I) (n = 60), neck pain with musculoskeletal signs (MND II) (n = 29), and neck pain with neurological signs (MND III) (n = 17). A rapid protocol of CPT testing was performed at 3 frequencies (5, 250, and 2000 Hz), using 3 dermatomal locations on the hand. A 1-way analysis of variance with post hoc comparison and effect sizes was calculated to compare the mean CPT scores between the groups. A binary logistic-regression model was used to predict probability of higher CPT in MND III and to create a receiver-operating-characteristic curve. RESULTS: Mean CPT differed significantly across the 3 MND groups (MND I, 9.7; MND II, 10.6; and MND III, 11.8; P<.001; η(2) = 0.6). Post hoc comparisons indicated differences between MND I and MND II (P = .05) and between MND II and MND III (P = .01) that had large effect sizes (MND I versus II, d = 1 and MND II versus III, d = 2.2). CPT testing was able to distinguish between MND II and III when a threshold value of greater than 11 was used to indicate MND III. The predicted probability of abnormal CPT in MND III had an estimated 73% sensitivity and 81% specificity; the odds ratio was 11.5 (P = .001) for the differentiation capacity of CPT between MND II and III, with a cutoff of 11. The area under the receiver-operating-characteristic curve was 0.84 (95% confidence interval: 0.72, 0.96; P<.001). CONCLUSION: CPT testing has moderate discriminatory accuracy, specificity, and sensitivity for classification of MND categories into neck pain with or without neurological signs. J Orthop Sports Phys Ther 2014;44(7):532-540. Epub 10 May 2014. doi:10.2519/jospt.2014.4691.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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