Quantitative Ultrasound Assessment of Myofascial Pain Syndrome Affecting the Trapezius: A Reliability Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Myofascial pain syndrome is one of the most common causes of chronic pain and is highlighted by the presence of myofascial trigger points. The current practice of diagnosing myofascial pain syndrome among clinicians involves manual detection of myofascial trigger points, which can be inconsistent. However, the detection process can be strengthened with the assistance of ultrasound (US). Therefore, this study aimed to characterize the upper trapezius by using quantitative techniques in healthy asymptomatic individuals with neck pain. METHODS: Study participants were recruited on the basis of the inclusion and exclusion criteria established, and US images of the trapezius, along the axial and longitudinal orientations, were obtained. Each set was obtained by 2 investigators: experienced and inexperienced personnel. RESULTS: Fifteen participants were recruited. The mean gray scale US echo intensity distribution obtained was 41.9. A paired t test of the global mean echo intensity value obtained for each image from the US operators did not show any significant difference (P = .77). A t test was performed, comparing the echo intensity of the group of patients with neck pain and healthy control participants, and the difference was found to be significant (P = .052). The median blob area was 2.71. The quartile range for the blob area was 1.72 for the 25th percentile to 4.90 for the 75th percentile. CONCLUSIONS: This study demonstrated that quantitative analysis of the echo intensity of US images can provide important information. However, further research is necessary to explore the relationships among sex, age, blob area, count, body mass index, regional anatomy, and extent of training or exercise of the particular muscle.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».