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Enregistrement W4412173182 · doi:10.2519/josptcases.2025.0110

MRI Findings in the Lumbar Spine Following an Extreme Winter Ultramarathon: A Case Report

2025· article· en· W4412173182 sur OpenAlexaff
Cléo Bertrand, Tristan Castonguay, Julie Lamoureux, Geoffrey Dover

Notice bibliographique

RevueJOSPT Cases · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWinter Sports Injuries and Performance
Établissements canadiensCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLumbar spineLumbarMedicineSPINE (molecular biology)AnatomySurgeryBiologyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Ultramarathons are increasingly popular. Low back pain is common among ultramarathon racers, yet the effects of extreme endurance running on the lumbar spine are largely unknown. CASE PRESENTATION: We aimed to describe changes in the lumbar spine of 1 male athlete with chronic low back pain after completing a 610-km, 9-day winter ultramarathon. Magnetic resonance imaging (MRI) was obtained before and after the race to evaluate intervertebral discs, facet joints, and paraspinal muscles from L1-L2 to L5-S1. OUTCOME: Postrace reductions in disc height and disc MRI T2 signal intensity were observed. Disc degeneration (Pfirrmann Grade IV) and early signs of disc desiccation were noted at L5-S1 and L4-L5, respectively. Increased facet joint effusion, decreased muscle cross-sectional area, and MRI fat-signal fraction were observed postrace at most levels. DISCUSSION: Minimal changes were observed in the lumbar spine of a single athlete, despite the extraordinary physiological demands of a 610-km winter ultramarathon. JOSPT Cases 2025;5(3):163-170. Epub 10 July 2025. doi:10.2519/josptcases.2025.0110

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: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,381
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeÉtude de cas
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
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