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Enregistrement W4220869425 · doi:10.1186/s12891-022-05237-5

Does musculoskeletal pain interfere with motor learning in a gait adaptation task? A proof-of-concept study

2022· article· en· W4220869425 sur OpenAlexafffund
Frédérique Dupuis, Benoît Pairot de Fontenay, Jason Bouffard, Marc Bouchard, Laurent J. Bouyer, Catherine Mercier, Jean‐Sébastien Roy

Notice bibliographique

RevueBMC Musculoskeletal Disorders · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanJewish Rehabilitation HospitalCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services SociauxCentre hospitalier universitaire de QuébecCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversité Laval
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPhysical medicine and rehabilitationAnkleMedicinePhysical therapyGaitSports medicineMotor learningPsychologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Experimental pain during gait has been shown to interfere with learning a new locomotor task. However, very few studies have investigated the impact of clinical pain on motor learning due to the challenges associated with clinical populations. OBJECTIVE: The first objective of this proof-of-concept study was to determine the feasibility to obtain two groups of participants with chronic ankle pathology with or without residual pain while walking. The second objective was to evaluate the impact of clinical musculoskeletal pain on motor learning during gait. METHODS: Participants with chronic isolated ankle pathology were recruited and their personal and clinical characteristics were collected (functional performance, dorsiflexion maximal strength, range of motion). To assess motor acquisition (Day 1) and retention (Day 2), participants performed an adaptation task on two consecutive days that consisted of walking while experiencing a perturbing force applied to the ankle. The level of pain during the task was measured, and participants who reported pain were attributed to the Pain group and participants without pain to the No Pain group. Learning performance was assessed by measuring ankle kinematics (Mean plantarflexion absolute error) and learning strategy was assessed by measuring the Relative timing of error and the tibialis anterior (TA) electromyographic activity. RESULTS: Twenty-five participants took part in the experiment. Eight (32%) were excluded because they could not be included in either the Pain or No Pain group due to the intermittent pain, leaving eight participants in the Pain group and nine in the No Pain group. Both groups were similar in terms of baseline characteristics. Musculoskeletal pain had no influence on learning performance, but the learning strategy were different between the two groups. The No Pain group showed a TA activity reduction before perturbation between the days, while the Pain group did not. CONCLUSION: Some barriers were identified in studying musculoskeletal pain including the high rates of participants' exclusion, leading to a small sample size. However, we showed that it is feasible to investigate clinical pain and motor learning. From the results of this study, musculoskeletal pain has no influence on motor learning performance but influences the learning strategy.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,497
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,234 · 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'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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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