Presence of Neuropathic-Like Symptoms in Individuals With Painful Tendinopathy/Overuse Injuries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This meta-analysis evaluated the prevalence of neuropathic-like symptoms in individuals with painful tendinopathies/overuse injuries. METHODS: Electronic literature searches on MEDLINE, CINAHL, PubMed, SCOPUS, and Web of Science databases were conducted up to January 20th, 2025. Studies reporting the prevalence of neuropathic-like symptoms in painful tendinopathy/overuse injury were included. The methodological quality was assessed with the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale in cohort/case-control studies or the Physiotherapy Evidence Database (PEDro) in clinical trials. Random-effects models were used for meta-analytical pooled prevalence of neuropathic-like symptoms. RESULTS: From 1285 studies identified, 8 (1 case-control, 5 cohorts, and 2 clinical trials) met inclusion criteria. The sample included 920 participants with painful tendinopathy/overuse injury (47.6% female, age: 51, SD: 12.5 y). All studies included self-reported questionnaires for evaluating neuropathic-like symptomatology. The methodological quality was moderate-high. The overall prevalence of neuropathic-like symptoms in painful tendinopathies was 30% (95% CI: 22%-38%, n=8, I2 =79%). The prevalence by each tendinopathy was: plantar heel pain (44%, 95% CI: 17%-75%, n=2, I2 =96%), lateral epicondylalgia (42%, 95% CI: 30%-56%, n=2, I2 =30%), insertional Achilles tendinopathy (38%, 95% CI: 20%-60%, n=2, I2 = 71%), greater trochanteric pain syndrome (32%, 95% CI: 26%-39%, n=2, I2 =0%), patellar-quadricipital tendinopathy (16%, 95% CI: 5%-41%, n=3, I2 =29%), noninsertional Achilles tendinopathy (11%, 95% CI: 2%-41%, n=5, I2 =86%). CONCLUSION: The results of this meta-analysis suggests the presence of neuropathic-like symptoms in 30% of participants with painful tendinopathy, although this prevalence rate depends on specific condition. Identification of neuropathic symptoms in musculoskeletal pain conditions is important for diagnosis as it impacts its management.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».