The Impact of Sub-maximal Exercise on Neuropathic Pain, Inflammation, and Affect Among Adults With Spinal Cord Injury: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Persons with spinal cord injury (SCI) often report high levels of neuropathic pain (NP) and poor well-being, which may result from increased inflammation. This study examined the impact of sub-maximal aerobic exercise on NP, inflammation and psychological affect among adults with SCI. Methods: Eight active adults with tetraplegia (n-4, AIS A-C) and paraplegia (n = 4, AIS A-C) performed 30-min of arm-crank aerobic exercise and reported their ratings of perceived exertion (RPE) each minute. Measures of NP, affect, and inflammatory cytokines (IL-6, IL-10, IL-1ra, TNF-α) were taken pre-(T0), immediately post-(T1), and 90-min post-exercise (T2). Results: NP decreased between T0 and T1 for tetraplegics (−60%, d = 0.47; CI = −0.32, 2.02) and paraplegics (−16%, d = 0.15; CI = −0.30, 0.90). Correlations between change in cytokines and change in NP were medium-to large for tetraplegics (rs ranged from −0.820 to 0.965) and paraplegics (rs ranged from −0.598 to 0.833). However, the pattern of correlations between change in cytokines and affect was inconsistent between groups. Lower baseline levels of IL-1ra predicted greater decreases in NP immediately post-exercise (r = 0.83, p = 0.01). Conclusion: Sub-maximal exercise can positively impact NP for some persons with SCI. Further experimental research should identify the optimal exercise intensity to reduce NP for persons with SCI, in addition to understanding biomarkers which may predict changes in NP. Clinical Trial Registration: www.ClinicalTrials.gov , identifier NCT03955523.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».