Potential Role of Insulin-Like Growth Factors in Myofascial Pain Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Insulin-like growth factors have diverse functions in skeletal muscles by acting through multiple signaling pathways, including growth regulation and differentiation, anti-inflammation, and antioxidation. Insulin-like growth factors have anti-inflammatory effects and also play roles in nociceptive pathways, determining pain sensitivity, in addition to their protective role against ischemic injury in both the nervous system and skeletal muscle. In skeletal muscle, insulin-like growth factors maintain homeostasis, playing key roles in maintenance, accelerating muscle regeneration, and repair processes. As part of their maintenance role, increased levels of insulin-like growth factors may be required for the repair mechanisms after exercise. Although the role of insulin-like growth factors in myofascial pain syndrome is not completely understood, there is evidence from a recent study that insulin-like growth factor 2 levels in patients with myofascial pain syndrome are lower than those of healthy individuals and are associated with increased levels of inflammatory biomarkers. Importantly, higher insulin-like growth factor 2 levels are associated with increased pain severity in myofascial pain syndrome patients. This may suggest that too low or high insulin-like growth factor levels may contribute to musculoskeletal disorder process, whereas a midrange levels may optimize healing without contributing to pain hypersensitivity. Future studies are required to address the mechanisms of insulin-like growth factor 2 in myofascial pain syndrome and the optimal level as a therapeutic agent.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».