The Relationship between Rate of Algometer Application and Pain Pressure Threshold in the Assessment of Myofascial Trigger Point Sensitivity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pressure algometry is a commonly employed technique in the assessment of both regional and widespread musculoskeletal pain. Despite its acceptance amongst clinicians and scientists, the relationship between rate of pressure application (RoA) and pain pressure threshold (PPT) remains poorly understood. We set out to test the hypothesis that a strong, positive, linear relationship exists between the RoA and the PPT within the infraspinatus of young healthy subjects. METHODS: Thirty-three participants were randomly recruited from the local university community. PPT measures were recorded from a clinically identified myofascial trigger point within the right infraspinatus muscle during pressure algometry. A total of 2 PPT measures were recorded using each of 3 different RoAs, including low (15 N/s), medium (35 N/s), and high (55 N/s). Three baseline trials were also conducted at 30 N/s. The Pearson's correlation coefficient between RoA and PPT was calculated for each subject and averaged across participants. RESULTS: The mean(SD) correlation between subjects was 0.77 (0.19), and the mean (SD) slope of the linear regression was 0.13 (0.09). CONCLUSION: Our results demonstrate that there is a strong, linear relationship between the RoA and PPT when using the pressure algometry technique. The low slope between RoA and PPT suggests clinicians can rely on PPT assessments despite small RoA fluctuations. Future research should explore this relationship further in a clinical population and in other muscles affected by chronic myofascial pain. Advancing cost-effective, reliable, and clinically feasible tools such as algometry is important to enhancing the diagnosis and management of chronic myofascial pain.
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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 | 0,007 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».