Pain Mechanisms in Low Back Pain: A Systematic Review With Meta-analysis of Mechanical Quantitative Sensory Testing Outcomes in People With Nonspecific Low Back Pain
Notice bibliographique
Résumé
Background Mechanical quantitative sensory testing (QST) assesses sensory functioning and detects functional changes in (central) nociceptive processing. It has been hypothesized that these functional changes might be apparent in people with nonspecific low back pain (LBP), although the results are mixed. Objective The aim of this systematic review was to examine whether sensory function, measured with QST, was altered in people with nonspecific LBP. Methods This systematic review was conducted according to PRISMA guidelines. Six databases were searched for relevant literature. Studies comparing mechanical QST measures involving people with subacute and chronic LBP and healthy controls were included if (1) pressure pain thresholds (PPTs), (2) temporal summation, or (3) conditioned pain modulation were reported. Risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa scale. When possible, the results from different studies were pooled. Results Twenty-four studies were included. Scores on the Newcastle-Ottawa scale varied between 1 and 6 points. People with nonspecific LBP, compared to healthy controls, had significantly lower PPTs at remote sites and increased temporal summation at the lower back. The PPTs measured at the scapula were significantly lower in patients with nonspecific LBP than in healthy controls (pooled mean difference, 119.2 kPa; 95% confidence interval: 91.8, 146.6 kPa; P<.001). Conclusion The PPT measurements at remote body parts were significantly lower in people with nonspecific LBP compared with healthy controls. Temporal summation and conditioned pain modulation measurements had mixed outcomes. Level of Evidence Therapy, level 3a. J Orthop Sports Phys Ther 2019;49(10):698–715. Epub 23 Aug 2019. doi:10.2519/jospt.2019.8876
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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 | 0,012 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».