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Enregistrement W4316810843 · doi:10.1186/s12984-023-01133-8

Kinematic analysis of sensorimotor control during the craniocervical flexion movement in patients with neck pain and asymptomatic individuals: a cross-sectional study

2023· article· en· W4316810843 sur OpenAlexaff
Elena Bocos-Corredor, Filippo Moggioli, Tomás Pérez-Fernández, Susan Armijo‐Olivo, Cristina Sánchez, Juan Nicolás Cuenca‐Zaldívar, Josué Fernández‐Carnero, Aitor Martín‐Pintado‐Zugasti

Notice bibliographique

RevueJournal of NeuroEngineering and Rehabilitation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónMinisterio de Ciencia, Innovación y Universidades
Mots-clésMedicinePhysical medicine and rehabilitationNeck painSupine positionPhysical therapyAsymptomaticRange of motionContext (archaeology)Cross-sectional studySittingMotor controlObservational studyAnesthesiaSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with craniocervical pain have shown reduced performance in the craniocervical flexion test (CCFT). However, there is limited evidence of other possible kinematic alterations not assessed in the context of the CCFT. Previous studies on other functional or planar movements have reported alterations in sensorimotor control (e.g., range of motion [ROM], velocity, or smoothness) in subjects with neck pain. The objective of this study was to explore the association between sensorimotor control variables associated with craniocervical flexion movement and different characteristics related to pain, age, disability, and fear of movement in individuals with non-traumatic chronic neck pain and asymptomatic controls. METHODS: This was an observational, cross-sectional study in patients with non-traumatic neck pain and asymptomatic participants. Regression models were used to assess whether descriptive characteristics of the sample, including: (a) age, (b) intensity of pain, (c) neck disability, (d) chronicity of pain, and (e) fear of movement could explain sensorimotor control variables such as ROM, velocity, jerk, head repositioning accuracy, and conjunct motion. All these variables were recorded by means of light inertial measurement unit sensors during the performance of three maximal repetitions of full range craniocervical flexion in the supine position. RESULTS: A total of 211 individuals were screened and 192 participants finished the protocol and were included in the analyses. Participants had an average age of 34.55 ± 13.93 years and included 124 patients with non-traumatic neck pain and 68 asymptomatic subjects. Kinesiophobia partially explained lower craniocervical flexion ROM (p = .01) and lower peak velocity in flexion (P < .001). Age partially explained increased craniocervical extension ROM (P < .001) and lower peak velocity in flexion (P = .03). Chronicity partially explained increased lateral flexion conjunct motion (P = .008). All models showed low values of explained variance (< 32%) and low absolute values of regression coefficients. CONCLUSIONS: This study did not find a clear relationship between population characteristics and sensorimotor control variables associated with the craniocervical flexion movement. Kinesiophobia might have some association with reduced ROM in craniocervical flexion, but further research in this field is needed in large samples of patients with higher levels of kinesiophobia pain or disability.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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