Are biomarkers associated with sensitivity to physical activity?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Activity-based treatments play an integral role in managing musculoskeletal conditions including low back pain. However, while therapeutic exercise has been shown to reduce pain in such conditions, certain individuals experience a paradoxical pain increase in response to exercise. The physiological processes underlying this sensitivity to physical activity (SPA) are not fully understood, however stress and inflammation have been shown to contribute to SPA. The present cross-sectional study investigated whether physiological indicators of stress (cortisol) and inflammation (IL-6) help explain SPA. METHODS: Twenty-seven patients with chronic low back pain and 21 healthy controls completed a 1-h exercise session of standardized physical tasks. SPA was calculated from the difference between post- and pre-exercise pain levels. Participant's saliva was collected at several timepoints for cortisol and IL-6 levels quantification. Their waking cortisol response was calculated to reflect their cortisol regulation. Reactivity of IL-6 and cortisol was calculated to reflect changes in these measures during exercise. RESULTS: IL-6 reactivity was significantly and positively correlated with SPA among participants with low back pain. In contrast, neither cortisol waking response nor cortisol reactivity was significantly correlated within the low back pain group. No significant differences in IL-6 reactivity, cortisol reactivity or cortisol waking response were observed. CONCLUSION: These findings are the first to link SPA to an objective biomarker among people with low back pain. These findings help describe the physiological mechanisms of SPA and can support new clinical research that targets the inflammatory response of patients with chronic low-back pain and elevated SPA. SIGNIFICANCE: This study reveals a correlation between SPA and an objective salivary biomarker of IL-6 in people with low back pain, improving our understanding of this clinically relevant subjective experience.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».