Does pain influence control of muscle force? A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: In the presence of pain, whether clinical or experimentally induced, individuals commonly show impairments in the control of muscle force (commonly known as force steadiness). In this systematic review and meta-analysis, we synthesized the available evidence on the influence of clinical and experimental pain on force steadiness. DATABASES AND DATA TREATMENT: MEDLINE, EMBASE, PubMed, CINAHL Plus and Web of Science databases were searched from their inception to 19 December 2023, using MeSH terms and pre-selected keywords related to pain and force steadiness. Two independent reviewers screened studies for inclusion and assessed their methodological quality using a modified Newcastle-Ottawa risk of bias tool. RESULTS: In total, 32 studies (19 clinical pain and 13 experimental pain) were included. Meta-analyses revealed reduced force steadiness in the presence of clinical pain as measured by the coefficient of variation (CoV) and standard deviation (SD) of force (standardized mean difference; SMD = 0.80, 95% CI = 0.31-1.28 and SMD = 0.61, 95% CI = 0.11-1.11). These findings were supported by moderate and low strength of evidence respectively. In the presence of experimental pain, meta-analyses revealed reductions in force steadiness when measured by the CoV of force but not by the SD of force (SMD = 0.50, 95% CI = 0.01-0.99; and SMD = 0.44, 95% CI = -0.04 to 0.92), each supported by very low strength of evidence. CONCLUSIONS: This work demonstrates that pain, particularly clinical pain, impairs force steadiness. Such impairments likely have clinical relevance and could become targets for treatment when managing people experiencing musculoskeletal pain. SIGNIFICANCE STATEMENT: This systematic review and meta-analyses enhances our understanding of motor impairments observed in people experiencing musculoskeletal pain. It underscores the significance of incorporating force steadiness assessment when managing individuals experiencing musculoskeletal pain. Additionally, it suggests that future research should explore the potential benefits of force steadiness training in alleviating patients' symptoms and enhancing their functional performance. This could potentially lead to the development of innovative therapeutic approaches for individuals suffering from musculoskeletal pain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,036 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».