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Enregistrement W2562715146 · doi:10.3389/fnhum.2016.00667

Effects of Muscle Fatigue, Creep, and Musculoskeletal Pain on Neuromuscular Responses to Unexpected Perturbation of the Trunk: A Systematic Review

2017· review· en· W2562715146 sur OpenAlexafffund
Jacques Abboud, Arnaud Lardon, Frédéric Boivin, Claude Dugas, Martin Descarreaux

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Human Neuroscience · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhysical medicine and rehabilitationTrunkMedicineMuscle fatigueElectromyographyCreepPhysical therapyMaterials scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Trunk neuromuscular responses have been shown to adapt under the influence of muscle fatigue, as well as spinal tissue creep or even with the presence of low back pain. Despite a large number of studies exploring how these external perturbations affect the spinal stability, characteristics of such adaptations remains unclear. Aim The purpose of this systematic review was to assess the quality of evidence of studies investigating trunk neuromuscular responses to unexpected trunk perturbation. More specifically, the targeted neuromuscular responses were trunk muscle activity reflex and trunk kinematics under the influence of muscle fatigue, spinal creep and musculoskeletal pain. Methods A research of the literature was conducted in Pubmed, Embase and Sport-Discus databases using terms related to trunk neuromuscular reflex responses, measured by electromyography (baseline activity, reflex latency, and reflex amplitude) and/or trunk kinematic, in context of unexpected external perturbation. Moreover, independent variables must be either trunk muscle fatigue or spinal tissue creep or low back pain. All included articles were scored for their electromyography methodology based on the “Surface Electromyography for the Non-Invasive Assessment of Muscles (SENIAM)” and the “International Society of Electrophysiology and Kinesiology (ISEK)” recommendations whereas overall quality of articles was scored using a specific quality checklist modified from the Quality Index. Meta-analysis was performed on reflex latency variable. Results A final set of 29 articles underwent quality assessments. The mean quality score was 79%. No effect of muscle fatigue on erector spinae reflex latency following an unexpected perturbation, nor any other distinctive effects was found for back muscle fatigue and reflex parameters. As for spinal tissue creep effects, no alteration was found for any of the trunk reflex variables. Finally, the meta-analysis revealed an increased erector spinae reflex latency in patients with chronic low back pain in comparison with healthy controls following an unexpected trunk perturbation. Conclusion The literature provides some evidence with regard to trunk adaptions in a context of spinal instability. However, most of the evidence was inconclusive due to a high methodological heterogeneity between the studies.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations22
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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