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Enregistrement W4417357255 · doi:10.2196/87613

Quantitative Understanding of Advanced Novel Imaging Techniques for Fasciitis and Biosignature Yield (Quantify): Protocol for a Cross-Sectional Diagnostic Study

2025· article· en· W4417357255 sur OpenAlexvenueno aff
Zahra Amerian, Timothy R. Fleagle, Utsav Ratna Tuladhar, Rachel Watson, Barbara VanGorp, Brian J Smith, Mederic M. Hall, Jessica Danielson, Renata Vidal Leão, Vincent A. Magnotta, Kathleen A. Sluka, Ruth L. Chimenti

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStreptococcal Infections and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtocol (science)Yield (engineering)Medical imagingFasciitisPlantar fasciitis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Myofascial pain remains an underdiagnosed contributor to musculoskeletal pain conditions, including plantar heel pain, which is the most common source of foot pain. The current standard for diagnosing myofascial pain is a clinical examination using manual palpation. However, this approach lacks quantitative thresholds for precise assessment of myofascial pain, highlighting the need for validated biomarkers. OBJECTIVE: This protocol describes the development of a diagnostic imaging biosignature of myofascial pain using both ultrasound and magnetic resonance imaging to differentiate individuals with plantar heel pain from those with other kinds of foot pain and matched pain-free controls. The study will also explore whether diagnostic accuracy is enhanced by creating a composite biosignature that includes psychological factors. METHODS: In this cross-sectional study, 100 participants will be recruited: 50 with plantar heel pain, 25 with insertional Achilles tendinopathy, and 25 pain-free controls. Participants will undergo a clinical examination of 5 calf and foot muscles to identify sites of abnormal myofascial tissue. The primary imaging outcomes will capture biochemical properties (T1ρ of muscle and fascia), biomechanical properties (shear wave speed of the muscle, shear strain of the plantar fascia during passive movement), and structural profile (fat fraction of the muscle, thickness of the plantar fascia). Patient-reported outcomes will include the National Institutes of Health's Helping to End Addiction Long-term (HEAL) Initiative Common Data Elements and additional psychological measures. RESULTS: This study is supported by grant R61AT012275 from the National Center for Complementary and Integrative Health and the National Institute of Neurological Disorders and Stroke, awarded in September 2024. Participant enrollment began in May 2025. As of November 2025, a total of 55 participants have been enrolled. Enrollment is expected to conclude no later than July 2026. The anticipated study completion date is August 2026. Data will be shared within 1 year of completing the study or upon publication, whichever occurs first. CONCLUSIONS: This protocol provides novel mechanistic insight into myofascial pain through advanced imaging techniques, offering a biopsychosocial framework for improving the diagnosis and treatment of plantar heel pain and related conditions. We anticipate that combining imaging and psychosocial measures will improve the diagnostic accuracy of the biosignature and provide a more comprehensive understanding of myofascial pain. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT06803056; https://clinicaltrials.gov/study/NCT06803056; OSF Registries osf.io/nxqfj; https://osf.io/nxqfj. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/87613.

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)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,203

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,008

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 Opus0,443
Tête enseignante GPT0,633
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

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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