MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4399849991 · doi:10.1016/j.msard.2024.105741

Weak grip strength among persons with multiple sclerosis having minimal disability is not related to agility or integrity of the corticospinal tract

2024· article· en· W4399849991 sur OpenAlexafffund
Evan G. MacKenzie, Nicholas J. Snow, Arthur R. Chaves, Syed Z Reza, Michelle Ploughman

Notice bibliographique

RevueMultiple Sclerosis and Related Disorders · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec en OutaouaisRoyal Ottawa Mental Health CentreMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchResearch and Development Corporation of Newfoundland and LabradorCanada Research ChairsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésMedicineMultiple sclerosisCorticospinal tractPhysical medicine and rehabilitationGrip strengthPyramidal tractsStructural integrityPhysical therapyPsychiatryDiffusion MRIMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Mobility impairment is common in multiple sclerosis (MS); however, agility has received less attention. Agility requires strength and neuromuscular coordination to elicit controlled propulsive rapid whole-body movement. Grip strength is a common method to assess whole body force production, but also reflects neuromuscular integrity and global brain health. Impaired agility may be linked to loss of neuromuscular integrity (reflected by grip strength or corticospinal excitability). OBJECTIVES: We aimed to determine whether grip strength would be associated with agility and transcranial magnetic stimulation (TMS)-based indices of corticospinal excitability and inhibition in persons with MS having low disability. We hypothesized that low grip strength would predict impaired agility and reflect low corticospinal excitability. METHODS: We recruited 34 persons with relapsing MS (27 females; median [range] age 45.5 [21.0-65.0] years) and mild disability (median [range] Expanded Disability Status Scale 2.0 [0-3.0]), as well as a convenience sample of age- and sex-matched apparently healthy controls. Agility was tested by measuring hop length during bipedal hopping on an instrumented walkway. Grip strength was measured using a calibrated dynamometer. Corticospinal excitability and inhibition were examined using TMS-based motor evoked potential (MEP) and corticospinal silent period (CSP) recruitment curves, respectively. RESULTS: MS participants had significantly lower grip strength than controls independent of sex. Females with and without MS had weaker grip strength than males. There were no statistically significant sex or group differences in agility. After controlling for sex, weaker grip strength was associated with shorter hop length in controls only (r = 0.645, p < .05). Grip strength did not significantly predict agility in persons with MS, nor was grip strength predicted by corticospinal excitability or inhibition. CONCLUSIONS: In persons with MS having low disability, grip strength (normalized to body mass) was reduced despite having intact agility and walking performance. Grip strength was not associated with corticospinal excitability or inhibition, suggesting peripheral neuromuscular function, low physical activity or fitness, or other psychosocial factors may be related to weakness. Low grip strength is a putative indicator of early neuromuscular aging in persons with MS having mild disability and normal mobility.

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueMultiple Sclerosis and Related DisordersMême sujetMultiple Sclerosis Research StudiesTravaux en français237 207