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Enregistrement W4200491524 · doi:10.3389/fnhum.2021.762450

Gait Adaptation to a Phase-Specific Nociceptive Electrical Stimulation Applied at the Ankle: A Model to Study Musculoskeletal-Like Pain

2021· article· en· W4200491524 sur OpenAlexafffund
Michaël Bertrand-Charette, Renaud Jeffrey‐Gauthier, Jean‐Sébastien Roy, Laurent J. Bouyer

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Human Neuroscience · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversité LavalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMedicineHeelPhysical medicine and rehabilitationAnkleGaitForefootFunctional electrical stimulationNociceptionTranscutaneous electrical nerve stimulationPhysical therapyRepeated measures designStimulationSurgeryAnatomyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Lower limb pain, whether induced experimentally or as a result of a musculoskeletal injury, can impair motor control, leading to gait adaptations such as increased muscle stiffness or modified load distribution around joints. These adaptations may initially reduce pain but can also lead to longer-term maladaptive plasticity and to the development of chronic pain. In humans, many current experimental musculoskeletal-like pain models are invasive, and most don’t accurately reproduce the movement-related characteristics of musculoskeletal pain. The main objective of this study was to measure pain adaptation strategies during gait of a musculoskeletal-like experimental pain protocol induced by phase-specific, non-invasive electrical stimulation. Methods: Sixteen healthy participants walked on a treadmill at 4 km/h for three consecutive periods (BASELINE, PAIN, and POST-PAIN). Painful electrical stimulations were delivered at heel strike for the duration of heel contact (HC) using electrodes placed around the right lateral malleolus to mimic ankle sprains. Gait adaptations were quantified bilaterally using instrumented pressure-sensitive insoles. One-way ANOVAs and group time course analyses were performed to characterize the impact of electrical stimulation on heel and forefoot contact pressure and contact duration. Results: During the first few painful strides, peak HC pressure decreased on the painful side (8.6 ± 1.0%, p < 0.0001) and increased on the non-stimulated side (11.9 ± 0.9%, p < 0.0001) while HC duration was significantly reduced bilaterally (painful: 12.1 ± 0.9%, p < 0.0001; non-stimulated: 4.8 ± 0.8%, p < 0.0001). No clinically meaningful modifications were observed for the forefoot. One minute after the onset of painful stimulation, perceived pain levels stabilized and peak HC pressure remained significantly decreased on the painful side, while the other gait adaptations returned to pre-stimulation values. Discussion: These results demonstrate that a non-invasive, phase-specific pain can produce a stable painful gait pattern. Therefore, this protocol will be useful to study musculoskeletal pain locomotor adaptation strategies under controlled conditions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,604
Score d'incertitude au seuil0,705

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,288 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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