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Enregistrement W4409516685 · doi:10.3389/fnins.2025.1488397

16 weeks of moderate intensity resistance exercise improves strength but is insufficient to alter brain structure in Gulf War Veterans with chronic musculoskeletal pain: a randomized controlled trial

2025· article· en· W4409516685 sur OpenAlexaboutno aff
Stephanie M. Van Riper, Jacob V. Ninneman, Aaron J. Stegner, Brady A. Riedner, Laura D. Ellingson, Ryan J. Dougherty, Patrick J. O’Connor, Gunnar A. Roberge, Andrew L. Alexander, Doug Dean, Jill N. Barnes, Dane B. Cook

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neuroscience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Child Health and Human DevelopmentResearch and DevelopmentNational Institutes of HealthWaisman CenterU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésResistance trainingMedicineRandomized controlled trialPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyIntensity (physics)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Chronic widespread musculoskeletal pain (CMP) is a primary condition of Veterans who were deployed to the Persian Gulf War. The mechanisms that underlie CMP in these Veterans are unknown and few efficacious treatment options exist. This study tested the effects of 16 weeks of resistance exercise training (RET) on gray matter (GM) volume and white matter (WM) microstructure in Gulf War Veterans (GWVs) with CMP compared to GWV waitlist controls (WLC). Methods: = 26). Training involved 10 resistance exercises to involve the whole body, was supervised and individually tailored, and progressed slowly to avoid symptom exacerbation. Outcomes assessed at baseline, 6, 11 and 17 weeks and 6- and 12-months post-intervention included GM volume (voxel-based morphometry), WM microstructure (diffusion tensor imaging), pain [short form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ) and 0-100 visual analog scale (VAS)], fatigue (0-100 VAS), and mood (Profile of Mood States). Muscular strength was assessed at baseline, 8 and 16 weeks, and training volume was tracked throughout the 16-week intervention. Primary analyses used linear mixed effects models with Group, Time, and the Group*Time interaction as fixed factors and subject and slope as random factors to test the differential effects of RET and WLC on brain structure and symptoms. All neuroimaging analyses used the False Discovery Rate to correct for multiple comparisons at an alpha of 0.05. Results: > 0.05). Conclusion: Sixteen weeks of low-to-moderate intensity RET (i) improved musculoskeletal strength and (ii) did not exacerbate symptoms, but (iii) was insufficient to alter brain structure in GWVs with CMP.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeEssai randomisé
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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