Self-reported Measures of Function Compared to Lower Limb Motor Performance in People With and Without Imaging Evidence of Unilateral Lumbar Nerve Root Compression: A Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The primary objective of the present study was to determine if imaging findings of unilateral lumbar nerve root compression (ULNRC) impact performance on a coordinated motor performance task and to determine if there were correlations between motor performance and self-reported clinical measures. METHODS: People with back pain (N = 45) were stratified into 3 groups based on combinations of: lumbar imaging; and clinical presentation for ULNRC. Group 1 included people with imaging of lumbar nerve root compression, who presented with neurological deficit. Group 2 people demonstrated imaging evidence of nerve compression, without motor, sensory or reflex change. Group 3 participants possessed only degenerative changes on lumbar imaging films, and were neurologically intact. Performance measures included behavioral and kinematic variables from an established lower limb Fitts' Task requiring movements to targets of different difficulties. Self-reported measures of disability, function and pain were collected. Analysis of variance for between and within group variables were conducted, and Pearson correlation compared performance with self-reported measures. RESULTS: All groups yielded main effects for movement time with increasing task difficulty as predicted by Fitts' Law. A main effect revealed Group 1 participants performed less accurately than Group 3 participants. Positive correlations were predominantly found between self-report measures and motor performance for Group 2 and Group 3. CONCLUSION: Imaging, and self-reported measures alone did not predict function, however, Fitts' task performance accuracy effectively differentiated groups.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».