Comparison of Combined Motor Control Training and Isolated Extensor Strengthening Versus General Exercise on Lumbar Paraspinal Muscle Health and Associations With Patient-Reported Outcome Measures in Chronic Low Back Pain Patients: A Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Study Design Prospective Randomized Controlled Trial. Objectives To investigate the effect of combined motor control and isolated lumbar strengthening exercise (MC + ILEX) vs general exercise (GE) on upper lumbar paraspinal muscle volume and composition, strength and patient outcomes in individuals with chronic low back pain (LBP). Methods 50 participants with nonspecific chronic LBP were randomly allocated (1:1) to each group (MC + ILEX or GE) and underwent a 12-week supervised intervention program 2 times per week. Magnetic resonance imaging was performed at baseline, 6-weeks and 12-weeks to examine the impact of each intervention on multifidus (MF) and erector spinae (ES) muscle volume (cm 3 ) and fatty infiltration (%FI) at L1-L2, L2-L3 and L3-L4. Results Our results revealed no significant between-groups findings for MF and ES %FI and volume, and patient-reported psychosocial measures. However, both groups had significant within-groups decreases in MF %FI at L1-L2, L2-L3 and L3-L4, with concomitant decreases in MF volume at L1-L2 and L2-L3, and at L3-L4 in the GE group. Each group displayed significant improvements in Kinesiophobia, while only MC + ILEX had significant improvements in pain catastrophizing, anxiety, depression and sleep. Lastly, significant correlations were found between change in Kinesiophobia and upper lumbar MF %FI, and between change in strength and lower lumbar MF and ES size. Conclusions Both exercise interventions may help reduce upper lumbar MF %FI in individuals with chronic LBP, while MC + ILEX could significantly improve important patient outcomes. Our results support the idea that improvements in paraspinal muscle health associate with better patient outcomes. Further high-quality imaging studies are needed to explore these relationships.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».