Effects of Strength Training on Neck Muscle Function and Tenderness in Patients with Chronic Headache: A Secondary Analysis of a Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: This study presents a secondary analysis from a previously published trial on strength training and postural correction in chronic headache patients. Here, we investigate changes in neck muscle function and tenderness, and their relationship with headache symptoms. Methods: A total of 22 headache patients from a single-arm open-label trial were included in this study to assess muscle function and tenderness. The maximum voluntary contraction of neck flexion and extension, shoulder elevation, and craniocervical flexion test were performed at baseline, week eight, and week 14. The extension/flexion ratio of the neck, the rate of force development, and the early rate of force development for shoulder elevation were calculated. Muscle tenderness was analyzed using the total tenderness score (TTS) and correlations between these outcomes and headache changes were explored. Results: After the intervention muscle tenderness significantly decreased (−5.6 ± 6.4; p < 0.001) and significant improvements in muscle function were observed. Correlations of muscle function showed a significant and moderate correlation between TTS and extension/flexion ratio (Spearman rho: 0.567, p = 0.014). Conclusions: The results indicate that strength training and postural correction improve muscle function and reduce pericranial tenderness in patients with chronic headaches. These findings suggest that muscle tenderness and extension/flexion ratio may be useful for monitoring exercise interventions focused on improving the strength and balance of the neck in patients with chronic headaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».