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Enregistrement W4405386947 · doi:10.1016/j.clinbiomech.2024.106416

Can summary measures of magnitude and structure of trunk movement variability differentiate between people with and without chronic low back pain?

2024· article· en· W4405386947 sur OpenAlexaff
Florian Abu Bakar, Alexis F Homs, J. Bart Staal, Ryan B. Graham, Christophe Dematteï, Pascal Kouyoumdjïan, Arnaud Dupeyron, Jaap H. van Dieën

Notice bibliographique

RevueClinical Biomechanics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésTrunkMagnitude (astronomy)Physical medicine and rehabilitationMovement (music)Low back painMedicineBiologyPhysicsPathologyAcousticsEcologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is inconsistent evidence suggesting that people with chronic low back pain may differ in variability of repeated trunk movements compared to people without chronic low back pain. These inconsistencies may be due to low reliability and task dependence of movement variability measures, which can be addressed using multiple movement tasks and summary measures. METHODS: Participants with and without chronic low back pain were recruited. Measurement sessions involved 30 repetitions of movements in the sagittal, transverse, and combined planes. Kinematics of the pelvis, thorax, and lumbar spine were estimated using inertial sensors placed on the sacrum and thorax. Magnitude of movement variability was quantified as the mean standard deviation of Euler angles for the thorax, pelvis, and lumbar spine across normalized cycles for each movement axes, resulting in 27 variables. Additionally, structure of variability was assessed using Lyapunov exponents for local dynamic stability, yielding 9 additional variables. Principal Component Analysis reduced the dimensionality of each variability measure (magnitude and structure). Stepwise logistic regression with principal component scores tested for differences between groups. FINDINGS: In the magnitude of variability analysis, four principal components were retained. The first two principal components significantly differentiated between people with low back pain and controls, accounting for 32.5 % and 14 % of the total variance, respectively. In the structure of variability analysis, no principal components were found to significantly contribute to differentiating between the two groups. INTERPRETATION: Summary measures of the magnitude, but not the structure, of trunk movement variability differentiated between people with and without chronic low back pain. CLINICAL TRIAL: NCT02059317, CPP: 2013.11.09bis Sud Méditerranée III, N° RCB: 2013-A01379-36.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,298
Score d'incertitude au seuil0,462

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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