Susceptibility to movement-evoked pain following resistance exercise
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the: (1) role of basic muscle pain sensitivity and psychological factors in the prediction of movement-evoked pain (MEP) following delayed onset muscle soreness (DOMS), and (2) association of MEP with changes in systemic muscle pain sensitivity following DOMS induction. METHODS: Fifty-one participants were assigned to either eccentric resistance exercise or control groups. They completed questionnaires evaluating psychological distress and underwent muscle pain sensitivity evaluation by the pressure pain threshold (PPT) test at the exercised and remote muscles, before and 24 hours following the intervention. MEP intensity was determined in response to lifting a 3kg canister using a visual analogue scale (VAS). RESULTS: The exercise group demonstrated MEP intensity of 5/10 on VAS and reduced PPTs at the main exercised muscle (p<0.001). A regression tree analyses revealed that the level of anxiety trait predicted a higher MEP intensity. A secondary analysis showed that 53% participants who were DOMS responders (MEP > mild intensity; ≥ 3/10 VAS) exhibited decreased PPTs in the exercised (p<0.001) and remote (p = 0.027) muscles following eccentric exercise. Characterization of DOMS responders revealed that, at baseline, they had lower PPTs in the exercised (p = 0.004) and remote (p = 0.001) muscles and reported higher psychological distress i.e., anxiety trait and depression symptoms (p<0.05), compared to non-responders. A regression analysis revealed that lower PPT or high levels of anxiety trait increased the probability to become a responder (p = 0.001). CONCLUSIONS: Susceptibility to MEP following DOMS is determined by muscle pain hypersensitivity and high levels of anxiety trait. MEP at the early stage of DOMS is linked with an increase in systemic muscle pain sensitivity suggestive of central mechanisms. This knowledge is valuable in translating science into clinical musculoskeletal pain management.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».