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Enregistrement W4400114325 · doi:10.1371/journal.pone.0302752

Moving in pain ‐ A preliminary study evaluating the immediate effects of experimental knee pain on locomotor biomechanics

2024· article· en· W4400114325 sur OpenAlexafffund
Jesse M. Charlton, Elyott Chang, Sabrina W. Hou, Ernest Lo, Emily McClure, Cole Plater, Samantha Wong, Michael A. Hunt

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMichael Smith Health Research BCNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésBiomechanicsMedicinePhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyKnee painOsteoarthritisAlternative medicinePathologyPhysiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pain changes how we move, but it is often confounded by other factors due to disease or injury. Experimental pain offers an opportunity to isolate the independent effect of pain on movement. We used cutaneous electrical stimulation to induce experimental knee pain during locomotion to study the short-term motor adaptions to pain. While other models of experimental pain have been used in locomotion, they lack the ability to modulate pain in real-time. Twelve healthy adults completed the single data collection session where they experienced six pain intensity conditions (0.5, 1, 2, 3, 4, 5 out of 10) and two pain delivery modes (tonic and phasic). Electrodes were placed over the lateral infrapatellar fat pad and medial tibial condyle to deliver the 10 Hz pure sinusoid via a constant current electrical stimulator. Pain intensity was calibrated prior to each walking bout based on the target intensity and was recorded using an 11-point numerical rating scale. Knee joint angles and moments were recorded over the walking bouts and summarized in waveform and discrete outcomes to be compared with baseline walking. Knee joint angles changed during the swing phase of gait, with higher pain intensities resulting in greater knee flexion angles. Minimal changes in joint moments were observed but there was a consistent pattern of decreasing joint stiffness with increasing pain intensity. Habituation was limited across the 30-90 second walking bouts and the electrical current needed to deliver the target pain intensities showed a positive linear relationship. Experimental knee pain shows subtle biomechanical changes and favourable habituation patterns over short walking bouts. Further exploration of this model is needed in real-world walking conditions and over longer timeframes to quantify motor adaptations.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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 présentoui

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