The relationships between physical activity, lumbar multifidus muscle morphology, and low back pain from childhood to early adulthood: a 12-year longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the longitudinal associations between physical activity (PA), lumbar multifidus morphology, and impactful low back pain (LBP) in young people. Nine-year-old children were recruited from 25 primary schools and followed up at age 13, 16, and 21 years. We measured PA with accelerometers at age 9, 13, and 16; quantified patterns of lumbar multifidus intramuscular adipose tissue (IMAT) change from 13 to 16 years using magnetic resonance imaging; and recorded LBP and its impact with standardised questionnaires and interviews. Associations were examined with crude and adjusted logistic or multinomial models and reported with odds ratios (OR) or relative risk ratios (RRR). We included data from 364 children (mean[SD] age = 9.7[.4] years). PA behaviour was not associated with LBP. Having persistently high IMAT levels at age 13 and 16 was associated with greater odds of LBP (OR[95% CI] = 2.98[1.17 to 7.58]). Increased time in moderate and vigorous intensity PA was associated with a lower risk of higher IMAT patterns (RRR[95% CI] = .67[.46 to .96] to .74[.55 to 1.00]). All associations became non-significant after adjusting for sex and body mass index (BMI). Future studies investigating the relationships between PA behaviour, lumbar multifidus IMAT, and impactful LBP should account for potential confounding by sex and BMI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».