Trigger Point Sensitivity Is a Differentiating Factor between Cervicogenic and Non-Cervicogenic Headaches: A Cross-Sectional, Descriptive Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: A common factor in all forms of headache is the presence of myofascial trigger points (TrPs). The aim of this study was to compare the presentation of patients with cervicogenic headaches and patients with non-cervicogenic headaches in the sensitivity of TrPs in their upper trapezius, sternocleidomastoid, temporalis, and posterior cervical muscles. Method: This was a descriptive, cross-sectional study. The following variables were compared between patients with cervicogenic (n=20) and patients with non-cervicogenic (n=20) headaches: sensitivity (pain-pressure threshold) of TrPs in the upper trapezius, sternocleidomastoid, posterior cervical, and temporalis muscles (using a handheld, digital algometer); level of disability (using the Henry Ford Hospital Headache Disability Inventory questionnaire); demographics (age, sex); anthropometrics (BMI); and clinical presentation (duration and intensity of symptoms). The independent Student t-test and χ 2 test were used to determine the differences between the two groups. Effect sizes (Cohen's d) were calculated when relevant. Results: The two groups were similar in level of disability, demographic and anthropometric data, and clinical presentation. However, TrP sensitivity in the right upper trapezius (p=0.006; Cohen's d=0.96) and the left upper trapezius (p=0.003; Cohen's d=1.06) muscles was higher in the cervicogenic group. Conclusions: Increased sensitivity of TrPs in the upper trapezius muscle may be used as a differentiating factor in the diagnosis of cervicogenic headaches. This finding emphasizes the importance of integrating this muscle into the rehabilitation programs of patients with cervicogenic headache.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».