Identifying Motor Control Strategies and Their Role in Low Back Pain: A Cross-Disciplinary Approach Bridging Neurosciences With Movement Biomechanics
Notice bibliographique
Résumé
Persistent low back pain (LBP) is a major health issue, and its treatment remains challenging due to a lack of pathophysiological understanding. A better understanding of LBP pathophysiology has been recognized as a research priority, however research on contributing mechanisms to LBP is often limited by siloed research within different disciplines. Novel cross-disciplinary approaches are necessary to fill important knowledge gaps in LBP research. This becomes particularly apparent when considering new theories about a potential role of changes in movement behavior (motor control) in the development and persistence of LBP. First evidence points toward the existence of different motor control strategy phenotypes, which are suggested to have pain-provoking effects in some individuals driven by interactions between neuroplastic, psychological and biomechanical factors. Yet, these phenotypes and their role in LBP need further validation, which can be systematically tested using an appropriate cross-disciplinary approach. Therefore, we propose a novel approach, connecting methods from neuroscience and biomechanics research including state-of-the-art optical motion capture, musculoskeletal modeling, functional magnetic resonance imaging and assessments of psychological factors. Ultimately, this cross-disciplinary approach might lead to the identification of different motor control strategy phenotypes with the potential to translate into clinical research for better treatment options.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».