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Enregistrement W3165657842 · doi:10.2147/jpr.s302683

Potential Role of MRI Imaging for Myofascial Pain: A Scoping Review for the Clinicians and Theoretical Considerations

2021· review· en· W3165657842 sur OpenAlexaff
Valerie Evans, Michael Behr, Anshika Gangwar, Michael D. Noseworthy, Dinesh Kumbhare

Notice bibliographique

RevueJournal of Pain Research · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMyofascial pain diagnosis and treatment
Établissements canadiensMcMaster UniversityToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineModalitiesMyofascial painModality (human–computer interaction)Muscle stiffnessMyofascial pain syndromePhysical medicine and rehabilitationNeuroimagingMedical imagingReview articleRadiologyPhysical therapyPathologyArtificial intelligenceStiffnessComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The most common cause of chronic musculoskeletal pain is chronic myofascial pain syndrome (MPS). MPS often presents with increased muscle stiffness, and the myofascial trigger point (MTrP). Imaging modalities have been used to identify the MTrP, but their role in the detection and diagnosis of MPS remains unclear. The purpose of this review was to identify evidence in literature for the use of imaging in the role of classifying and explaining the physiology of MTrPs. Since few imaging techniques have been performed on MTrPs, we explored the imaging techniques that can effectively image complex skeletal muscle microstructure, and how they could be used. As part of a scoping review, we conducted a systematic search from three medical databases (CINAHL, EMBASE and MEDLINE) from year to year to analyze past MTrP imaging, as well as analyzing imaging techniques performed on the microstructure of muscle. Previously, ultrasound has been used to differentiate active, latent MTrPs, but these studies do not adequately address their underlying anatomical structure. MRI remains the standard method of imaging skeletal muscle. The existing MRI literature suggests that the DTI technique can quantify muscle injury, strain, and structure. However, theoretically, HARDI and DKI techniques seem to provide more information for complex structural areas, although these modalities have a disadvantage of longer scan times and have not been widely used on skeletal muscle. Our review suggests that DTI is the most effective imaging modality that has been used to define the microstructure of muscle and hence, could be optimal to image the MTrP. HARDI and DKI are techniques with theoretical potential for analysis of muscle, which may provide more detailed information representative of finer muscle structural features. Future research utilizing MRI techniques to image muscle are necessary to provide a more robust means of imaging skeletal muscle and the MTrP.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,091
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,091
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0260,020
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,392 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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