Prevalence of Myofascial Trigger Points in Patients with Mild to Moderate Painful Knee Osteoarthritis: A Secondary Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To determine the prevalence of myofascial trigger points (MTrPs) and the correlation between the number of MTrPs and pain and function in patients presenting knee pain osteoarthritis (OA). Methods: This was a secondary analysis of data from a cross-sectional study. The prevalence of MTrPs located in tensor fasciae latae, hip adductors, hamstrings, quadriceps, gastrocnemius, and popliteus muscles was studied in 114 patients (71 men and 43 women) with knee OA. Pain and functionality were assessed with a numerical pain rating scale (NPRS), the Western Ontario, McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) score, the Barthel Index, and the timed up and go test. Results: The prevalence of latent MTrPs was detected via palpation and was estimated to be 50%, 35%, 25%, 29%, 33%, and 12% for tensor fasciae latae, hip adductors, hamstrings, quadriceps, gastrocnemius, and popliteus muscles, respectively. The prevalence of active MTrPs was estimated to be 11%, 17%, 30%, 18%, 25%, and 17% for tensor fasciae latae, hip adductors, hamstrings, quadriceps, gastrocnemius, and popliteus muscles, respectively. Pain was measured with the NPRS scale and was poorly correlated with the prevalence of latent MTrPs (r = 0.2; p = 0.03) and active MTrPs (r = 0.23; p = 0.01) in the hamstrings. Disability was moderately correlated with the number of latent MTrPs in the tensor fasciae latae muscle (Barthel, r = 0.26; p = 0.01 and WOMAC, r = 0.19; p = 0.04). Conclusions: This secondary analysis found that the prevalence of the MTrPs varied from 11% to 50% in different muscles of patients with mild to moderate painful knee osteoarthritis. Pain was correlated poorly with the prevalence of latent and active MTrPs in the hamstring muscles, and disability correlated moderately with the number of latent MTrPs in tensor fasciae latae.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».