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Enregistrement W7070653892

Relationship Between Paraspinal Muscle Morphology, Function, and Physical Status in Common Spinal Disorders

2024· dissertation· en· W7070653892 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRUDN UniversityFonds de Recherche du Québec - SantéUniversità degli Studi di FirenzeUniversity of Oxford
Mots-clésLow back painLumbarWeaknessMultifidus muscleMuscle weaknessMyelopathyMagnetic resonance imagingBack painSpinal manipulation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The deep paraspinal muscles are essential for providing physical support and stability to the spinal column. They play a vital role in maintaining fine postural control of the spine and are responsible for controlling all movements of the vertebral column. These muscles work in coordination to ensure proper alignment and movement of the spine, thereby contributing to overall spinal health and function. Dysfunction or weakness in paraspinal muscles can lead to instability, poor posture, and increased risk of spinal pain disorders. Therefore, understanding the role of deep paraspinal muscles is crucial in maintaining spinal health and preventing musculoskeletal disorders. This summary highlights the significance of assessing both morphology and function of paraspinal muscles in common spinal disorders including chronic low back pain (LBP) and degenerative cervical myelopathy (DCM). While previous studies have focused on either morphology or functional deficits separately, this dissertation aims to comprehensively investigate the structure-function relationship using advanced imaging techniques like magnetic resonance imaging (MRI) and ultrasound. Specifically, chapter three focuses on understanding the relationship between lumbar multifidus muscle (MF) muscle morphology and function in chronic LBP patients, utilizing measures such as fatty infiltration, contraction, stiffness, and elasticity. Similarly, chapter four and five aim to assess cervical muscle morphology as predictors of prognosis and functional recovery in patients with DCM, both pre- and post-operatively. Such comprehensive evaluations are crucial for improving diagnosis, intervention, and therapeutic strategies in spinal disorders, ultimately enhancing patients’ clinical outcomes and quality of life. Finally, chapter six discusses the findings from chapters three, four and five and offers a general conclusion and recommendations for future research.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,342
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 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
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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