MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4280617019 · doi:10.20944/preprints202205.0164.v1

A Comprehensive Review of Pain Interference on Postural Control: From Experimental to Chronic Pain

2022· review· en· W4280617019 sur OpenAlexaff
Frédéric Viseux, Martin Simoneau, Maxime Billot

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationUniversité LavalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-Jean
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical medicine and rehabilitationTrunkProprioceptionMotor controlMedicineLow back painChronic painRehabilitationNeurophysiologyPhysical therapyPsychologyNeuroscienceAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Motor control, movement impairment and postural control recovery targeted in rehabilitation could be affected by pain. The main objective of this comprehensive review is to provide a synthesis of the effect of experimental and chronic pain on postural control throughout the available literature. After presenting the neurophysiological pathways of pain, we demonstrated that pain, preferentially localized at low back or in the leg induced postural control alteration. While proprioceptive and cortical excitability seems modified with pain, spinal modulation assessment might provide new understanding of the pain phenomenon related to postural control. Literature highlight that the motor control of trunk muscles in patient presenting with low back pain could be dichotomized in two populations, where the first one over-activate trunk muscles, the second one under-activate trunk muscles, and both generating increase of tissues loading. Taking account all this findings, will help clinician to provide adapted treatment for managing both pain and postural control.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,819
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,139
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePreprints.orgMême sujetMusculoskeletal pain and rehabilitationTravaux en français237 207