Ultrasound and MRI-based evaluation of relationships between morphological and mechanical properties of the lower lumbar multifidus muscle in chronic low back pain
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSES: While lumbar multifidus (MF) muscle alterations are linked to low back pain (LBP), the structure-function relationship is not fully understood. This study aims to evaluate the relationship between fatty degeneration of the lumbar MF muscle and its function in individuals with and without LBP. METHODS: The study included 25 participants with chronic nonspecific LBP and 25 age- and sex-matched healthy controls. Participants underwent MRI assessment for MF fat infiltration, utilizing IDEAL fat-water images. Ultrasound measures evaluated MF function, including shear-wave elastography (SWE) for stiffness/elasticity and thickness ratio from rest to submaximal contraction. All measurements were acquired at L4/L5 and L5/S1 spinal levels, bilaterally. Bivariate and multivariable linear regression models were used to assess the relationship between morphology and function, while age, sex, body max index (BMI), physical activity levels, and LBP status were considered as covariates. RESULTS: Fifty participants (26 females) were included (mean age: 39.22 ± 11.67). Greater % MF fat at L4/L5 was significantly associated with greater MF SWE ratio (p = 0.002). No significant bivariate or multivariable relationships were found between MF fat infiltration and MF thickness ratio. Participants with LBP exhibited lower contraction ratios (p = 0.017) and higher SWE during contraction (p = 0.03) at L4/L5 compared to controls. CONCLUSION: This study highlights a positive association between MF fat infiltration and SWE-based stiffness measures at L4/L5, suggesting altered muscle composition may impacts MF function. However, no relationship was found between MF fat infiltration and contraction. Participants with LBP demonstrated distinct deficits in muscle activation, supporting the need for targeted rehabilitation strategies addressing these functional impairments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».