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Enregistrement W4293779998 · doi:10.1038/s41598-022-18984-1

Spinal degeneration is associated with lumbar multifidus morphology in secondary care patients with low back or leg pain

2022· article· en· W4293779998 sur OpenAlexaff
Jeffrey R. Cooley, Tue Secher Jensen, Per Kjær, Angela Jacques, Jean Théroux, Jeffrey J. Hébert

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLow back painLumbarDegeneration (medical)MedicinePhysical medicine and rehabilitationBack painPhysical therapyLumbar vertebraeAnatomyPathologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Associations between multifidus muscle morphology and degenerative pathologies have been implied in patients with non-specific low back pain, but it is unknown how these are influenced by pathology severity, number, or distribution. MRI measures of pure multifidus muscle cross-sectional area (CSA) were acquired from 522 patients presenting with low back and/or leg symptoms in an outpatient clinic. We explored cross-sectional associations between the presence, distribution, and/or severity of lumbar degenerative pathologies (individually and in aggregate) and muscle outcomes in multivariable analyses (beta coefficients [95% CI]). We identified associations between lower pure multifidus muscle CSA and disc degeneration (at two or more levels): - 4.51 [- 6.72; - 2.3], Modic 2 changes: - 4.06 [- 6.09; - 2.04], endplate defects: - 2.74 [- 4.58; - 0.91], facet arthrosis: - 4.02 [- 6.26; - 1.78], disc herniations: - 3.66 [- 5.8; - 1.52], and when > 5 pathologies were present: - 6.77 [- 9.76; - 3.77], with the last supporting a potential dose-response relationship between number of spinal pathologies and multifidus morphology. Our findings could hypothetically indicate that these spinal and muscle findings: (1) are part of the same degenerative process, (2) result from prior injury or other common antecedent events, or (3) have a directional relationship. Future longitudinal studies are needed to further examine the complex nature of these relationships.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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