Which muscles exhibit increased stiffness in people with chronic neck pain? A systematic review with meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Chronic neck pain (CNP) substantially impacts quality of life, posing both personal challenges and economic strains. This systematic review sought to discern muscle-specific stiffness differences between CNP patients and individuals without CNP. Methods We searched the PubMed, Scopus, and PEDro databases for studies using ultrasound elastography or myotonometry to compare muscle stiffness between CNP patients and asymptomatic controls. Using a meta-analysis with a random-effects model, we derived the pooled effect as standardized mean difference (SMD). Results Out of the six studies selected, the adjusted Newcastle-Ottawa rating scale for cross-sectional studies denoted three as moderate-quality and three as high-quality. Our findings indicate that the upper trapezius (UT) stiffness was elevated in CNP patients compared to their counterparts without CNP (SMD = 0.39, 95% CI = 0.05 to 0.74; p = 0.03; small effect size). The data for other muscles remained inconclusive. Discussion Given the case-control design of all reviewed studies, a direct causative link between UT stiffness and CNP is yet to be confirmed. As such, recommending a reduction in trapezius muscle stiffness as a primary rehabilitation strategy for CNP patients is still inconclusive and further research is needed.
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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 | 0,010 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».