Spinal movement variability associated with low back pain: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify suggestions for future research on spinal movement variability (SMV) in individuals with low back pain (LBP) by investigating (1) the methodologies and statistical tools used to assess SMV; (2) characteristics that influence the direction of change in SMV; (3) the methodological quality and potential biases in the published studies; and (4) strategies for optimizing SMV in LBP patients. METHODS: We searched literature databases (CENTRAL, Medline, PubMed, Embase, and CINAHL) and comprehensively reviewed the relevant papers up to 5 May 2020. Eligibility criteria included studies investigating SMV in LBP subjects by measuring trunk angle using motion capture devices during voluntary repeated trunk movements in any plane. The Newcastle-Ottawa risk of bias tool was used for data quality assessment. Results were reported in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Extension for Scoping Reviews. RESULTS: Eighteen studies were included: 14 cross-sectional and 4 prospective studies. Seven linear and non-linear statistical tools were used. Common movement tasks included trunk forward bending and backward return, and object lifting. Study results on SMV changes associated with LBP were inconsistent. Two of the three interventional studies reported changes in SMV, one of which was a randomized controlled trial (RCT) involving neuromuscular exercise interventions. Many studies did not account for the potential risk of selection bias in the LBP population. CONCLUSION: Designers of future studies should recognize that each of the two types of statistical tools assesses functionally different aspects of SMV. Future studies should also consider dividing participants into subgroups according to LBP characteristics, as three potential subgroups with different SMV characteristics were proposed in our study. Different task demands also produced different effects. We found preliminary evidence in a RCT that neuromuscular exercises could modify SMV, suggesting a rationale for well-designed RCTs involving neuromuscular exercise interventions in future studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».