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Enregistrement W2170807769 · doi:10.1016/j.pmrj.2015.04.016

Do Muscle Characteristics on Lumbar Spine Magnetic Resonance Imaging or Computed Tomography Predict Future Low Back Pain, Physical Function, or Performance? A Systematic Review

2015· review· en· W2170807769 sur OpenAlexaboutno aff
Pradeep Suri, Adrielle L. Fry, Alfred Gellhorn

Notice bibliographique

RevuePM&R · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVA Puget Sound Health Care System
Mots-clésMedicineLow back painMagnetic resonance imagingLumbarMultifidus musclePhysical therapyErector spinae musclesPhysical medicine and rehabilitationPopulationObservational studyCohort studyRadiologyInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine whether lumbar muscle characteristics on magnetic resonance imaging (MRI) or computed tomography (CT) can inform clinicians as to the course of future low back pain (LBP), functional limitations, or physical performance, in adults with or without LBP. TYPE: Systematic review. LITERATURE REVIEW: We searched PubMed, Embase, and CINAHL through October 2014 for articles published in English in which authors assessed lumbar muscle characteristics on conventional MRI/CT as predictors of future LBP, functional limitations, or physical performance in adults. Studies with only postsurgical subjects were excluded. Our search identified 3554 articles, of which 6 observational cohort studies were included in the final review. METHODOLOGY: We used the Newcastle Ottawa Scale to evaluate potential bias. Data were extracted on study design, study population, sample size, participant characteristics, details of MRI/CT assessments, interventions, study outcomes, analysis methods, and study results. Because of heterogeneity between studies, we conducted a qualitative evidence synthesis. SYNTHESIS: Among high-quality studies, there was limited evidence that, for individuals with or without LBP, greater MRI-detected multifidus cross-sectional area at L5-S1 predicted greater LBP intensity at 1-year follow-up, lesser erector spinae fat infiltration (FI) at L5-S1 predicted greater LBP intensity at 15-year follow-up, and greater erector spinae side-to-side FI asymmetry at L3-L4 predicted lower LBP frequency at 15-year follow-up; however, there was also limited evidence that all other MRI-detected paraspinal muscle characteristics examined were not predictive of LBP incidence, prevalence, frequency, or intensity at follow-up durations ranging from 1 to 15 years. There was limited evidence that greater CT-detected trunk muscle FI predicted worse physical performance in older adults at 3-year follow-up, but that trunk muscle cross-sectional area did not. CONCLUSION: Few lumbar muscle characteristics have limited evidence for an association with future LBP and physical performance outcomes, and the vast majority have limited evidence for having no association with such outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,352
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations76
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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