Lower limb proprioception and postural control strategies in people with non-specific low back pain: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveTo investigate whether lower limb proprioception and postural control strategies are impaired in people with non-specific low back pain.Data sourcesA literature search was performed in the Cochrane Library, Web of Science, PubMed, Embase and Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, between January 2000 and June 2025.Review methodsStudies comparing lower limb proprioception and postural control strategies in adults with non-specific low back pain versus asymptomatic controls were included. Postural control was assessed through relative proprioception weighting, with higher values indicating greater reliance on ankle strategies and lower values indicating reliance on hip strategies. Quality appraisal utilised the Newcastle-Ottawa scale, while evidence certainty was evaluated using the grading of recommendations assessment, development and evaluation system.ResultsSeventeen studies with 1187 participants were included, of which 14 had Newcastle-Ottawa Scale scores above five. The pooled analysis showed that the non-specific low back pain group had significantly decreased ankle proprioception compared to the control group (standardised mean difference = -0.710). People with non-specific low back pain relied more on ankle strategies for postural control on both stable (weighted mean difference = 0.086) and unstable surfaces (weighted mean difference = 0.195). However, the three pooled outcome measures showed very low level of evidence due to research design and heterogeneity.ConclusionVery low level of evidence showed that people with non-specific low back pain had impaired lower limb proprioception and a higher reliance on an ankle strategy compared to asymptomatic controls, suggesting potential benefits of assessing and improving lower limb function in this population.
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 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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».