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Enregistrement W4280611981 · doi:10.21203/rs.3.rs-1650708/v1

Degenerative spinal pathology is associated with altered lumbar multifidus muscle morphology: a cross-sectional study of patients attending a public outpatient spine clinic with low back or leg pain.

2022· preprint· en· W4280611981 sur OpenAlexaff
Jeffrey R. Cooley, Tue Secher Jensen, Per Kjær, Angela Jacques, Jean Théroux, Jeffrey J. Hébert

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesChiropractic and Osteopathic College of Australasia
Mots-clésMedicineLumbarMultifidus muscleLow back painCross-sectional studyMagnetic resonance imagingOutpatient clinicPhysical therapyPathologyInternal medicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: There is ongoing interest in assessing the lumbar multifidus muscles to determine their role in patients with non-specific low back pain. While associations between lumbar-related pain, altered multifidus morphology, and/or degenerative pathologies have been implied, it is unknown how these associations may be influenced by the severity, number, or distribution of pathologies. This study explores the associations of degenerative lumbar magnetic resonance imaging (MRI) findings, both individually and in combination, to multifidus muscle morphology. Methods: Cross-sectional study in a secondary care setting. Outpatient spinal clinic patients, 17 to 72 years of age, presented with a primary complaint of low back and/or leg symptoms. MRI-based average percentage pure multifidus muscle cross-sectional area (% MCSA) at L4 and L5, and the worst % MCSA measures at L4 or L5, were acquired. Univariable and multivariable linear regression models, adjusted for age, sex and BMI, investigated for cross-sectional associations between the presence, distribution, and/or severity of MRI-identified lumbar degenerative pathologies (both individually and in aggregate) and the outcome measures. Results were reported with unstandardized beta coefficients and [95% confidence intervals].Results: Data from 522 patients [294 females; mean (SD) age: 43.6 (9.8) years] were included. The average and worst % MCSA were lower in the presence of each type of pathology, as the severity or distribution increased, and as the number of different pathologies increased. Multivariable analysis identified disc degeneration at two or more levels (average: -4.51 [-6.72; -2.3]; worst: -4.32 [-6.52; -2.12]), Modic type 2 changes (average: -4.06 [-6.09; -2.04]; worst: -4.35 [-6.36; -2.35]), endplate defects (average: -2.74 [-4.58; -0.91]; worst: -2.18 [-4.0; -0.36]), facet joint arthrosis (average: -4.02 [-6.26; -1.78]; worst: -3.78 [-6.01; -1.54]), and moderate to severe disc herniations (average: -3.66 [-5.8; -1.52]) as being associated with lower % MCSA. The presence of 6 or more pathologies demonstrated the greatest % MCSA difference for all variables (average: -6.77 [-9.76; -3.77]; worst: -6.28 [-9.28; -3.28]), supporting a potential dose-response relationship between spinal pathology and LMM morphology.Conclusions: Significant associations were identified between disc degeneration, facet joint arthrosis, Modic type 2 marrow changes, an increasing aggregate of pathologies, and lower % MCSA. These associations could hypothetically indicate that the spinal and muscle findings: 1) are both part of the same degenerative process, 2) both result from prior injury or other common antecedent events, or 3) may contain a directional relationship. Future longitudinal studies are needed to further examine the complex nature of these relationships, taking into account the type, severity, total levels affected, and total number of different pathologies present.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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