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Enregistrement W4402497079 · doi:10.3389/fnhum.2024.1459711

Task-dependent neuromuscular adaptations in low back pain: a controlled experimental study

2024· article· en· W4402497079 sur OpenAlexafffund
Julien Ducas, Emile Marineau, Jacques Abboud

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Human Neuroscience · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhysical medicine and rehabilitationTask (project management)MedicinePsychologyNeurosciencePhysical therapyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction This study investigated the variability in lumbar neuromuscular adaptations to pain, the task dependency of pain adaptations and the effect of these adaptations on motor performance. Methods Twenty-four healthy participants performed isometric back extension contractions at 45° and 90° trunk flexion under pain-free and experimental low back pain conditions induced by electrical stimulation. High-density surface electromyography recorded lumbar muscle activation strategies, and force steadiness was measured using a load cell. Results While considerable variability in neuromuscular adaptations to lumbar pain was observed among participants, consistent patterns were found between tasks. In the 90° trunk flexion position, both sides exhibited greater magnitudes of pain adaptations for muscle activity redistribution in the mediolateral axis (p < 0.05, 86% increase) and muscle activity amplitude (p < 0.001, 183% increase) compared to the 45° trunk flexion position. A significant negative correlation was found between the magnitude of the mediolateral spatial redistribution of muscle activity and force steadiness on the left side (p = 0.045). Discussion These findings highlight the intricate and task-dependent nature of neuromuscular adaptations to pain within lumbar muscles, and points toward a potential trade-off between pain adaptations and performance.

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)0,003
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,281 · 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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