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Enregistrement W3196755496 · doi:10.1186/s12998-021-00391-4

A cross-sectional analysis of persistent low back pain, using correlations between lumbar stiffness, pressure pain threshold, and heat pain threshold

2021· article· en· W3196755496 sur OpenAlexaff
Casper Nim, Søren O’Neill, Anne Gellert Geltoft, Line Korsholm Jensen, Berit Schiøttz‐Christensen, Gregory N. Kawchuk

Notice bibliographique

RevueChiropractic & Manual Therapies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesDansk Kiropraktor ForeningGigtforeningen
Mots-clésMedicineThreshold of painLumbarCross-sectional studyPhysical therapyLow back painRehabilitationPhysical medicine and rehabilitationAnesthesiaSurgeryAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Little is known about the underlying biomechanical cause of low back pain (LBP). Recently, technological advances have made it possible to quantify biomechanical and neurophysiological measurements, potentially relevant factors in understanding LBP etiology. However, few studies have explored the relation between these factors. This study aims to quantify the correlation between biomechanical and neurophysiological outcomes in non-specific LBP and examine whether these correlations differ when considered regionally vs. segmentally. METHODS: This is a secondary cross-sectional analysis of 132 participants with persistent non-specific LBP. Biomechanical data included spinal stiffness (global stiffness) measured by a rolling indenter. Neurophysiological data included pain sensitivity (pressure pain threshold and heat pain threshold) measured by a pressure algometer and a thermode. Correlations were tested using Pearson's product-moment correlation or Spearman's rank correlation as appropriate. The association between these outcomes and the segmental level was tested using ANOVA with post-hoc Tukey corrected comparisons. RESULTS: A moderate positive correlation was found between spinal stiffness and pressure pain threshold, i.e., high degrees of stiffness were associated with high pressure pain thresholds. The correlation between spinal stiffness and heat pain threshold was poor and not statistically significant. Aside from a statistically significant minor association between the lower and the upper lumbar segments and stiffness, no other segmental relation was shown. CONCLUSIONS: The moderate correlation between spinal stiffness and mechanical pain sensitivity was the opposite of expected, meaning higher degrees of stiffness was associated with higher pressure pain thresholds. No clinically relevant segmental association existed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,287 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations18
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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