Improving characterization and diagnosis quality of myofascial pain syndrome: a systematic review of the clinical and biomarker overlap with delayed onset muscle soreness
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Myofascial pain syndrome (MPS) is one of the most common conditions of chronic musculoskeletal pain, yet its mechanisms are still poorly understood. Delayed Onset Muscle Soreness (DOMS) is also a regional pain syndrome that has clinical similarities to MPS, but has been better investigated. Emerging research suggests that DOMS may be a valid experimental model for studying MPS; however, a comparison of the similarities and differences of these two conditions has previously not been performed. Herein, we aimed to identify the similarities and differences in the clinical features and biomarkers between DOMS and MPS in order to better define MPS and identify future areas of (DOMS-informed) MPS research. EVIDENCE ACQUISITION: In order to identify similarities and differences in the clinical manifestation and biomarkers of DOMS and MPS, scoping literature searches were performed using Medline (1965-2019), Embase (1966-2019) and Central (1966-2019) databases. Fifty-three full-text articles were reviewed out of the 2836 articles retrieved in the search. EVIDENCE SYNTHESIS: A scoping review of the literature demonstrated that DOMS and MPS similarly present as conditions of musculoskeletal pain that are associated with decreased strength and limited range of motion. However, while taut bands and discrete tender spots were described in DOMS, none of the studies reviewed have characterized whether these tender points represent the classic myofascial trigger point phenomenon observed in MPS. Certain systemic circulation biomarkers, including inflammatory cytokines and growth factors, were commonly elevated in MPS and DOMS; further research is needed to determine if other biomarkers that are currently characterized in DOMS are useful to enhance the clinical evaluation of MPS. CONCLUSIONS: DOMS and MPS share clinical and biomarker similarities suggesting that DOMS may be a useful model for studying MPS.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 ».