Systemic inflammatory markers in neck pain: A systematic review with meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Mechanisms underpinning symptoms in non-traumatic neck pain (NTNP) and whiplash-associated disorder (WAD) are not comprehensively understood. There is emerging evidence of systemic inflammation in musculoskeletal pain conditions, including neck and back pain. The aim of this systematic review was to determine if raised blood inflammatory markers are associated with neck pain. DATABASES AND DATA TREATMENT: MEDLINE, EMBASE, Cochrane Library, CINAHL and Web of Science databases were searched. Two independent reviewers identified studies for inclusion and extracted data. Meta-analysis was performed by random effects model to calculate standard mean differences (SMDs). Risk of bias of individual studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Overall quality of evidence from meta-analysis was assessed by Grades of Recommendation, Assessment, Development and Evaluation approach. RESULTS: = 45%) in chronic neck pain compared to controls, but no increase in monocyte chemoattractant protein-1. Some inflammatory markers were associated with clinical variables (including pain intensity and disability). Quality of evidence was mostly low due to small samples and high heterogeneity. CONCLUSIONS: Findings imply that raised blood inflammatory markers are present in chronic neck pain, which may represent an ongoing inflammatory process in this population. SIGNIFICANCE: This systematic review advances our understanding of neck pain pathophysiology by demonstrating the presence of systemic inflammation in chronic neck pain, in the form of raised IL-1β and TNFα. Further, numerous inflammatory markers were associated with clinical variables, including pain intensity, disability and hyperalgesia. These findings imply that systemic inflammation may contribute to mechanisms underlying neck pain.
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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 | 0,026 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».