Predictive factors for the outcome of multidisciplinary treatments in chronic low back pain at the first multidisciplinary pain center of Japan
Notice bibliographique
Résumé
[Purpose] Multidisciplinary treatments are recommended for treatment of chronic low back pain. The aim of this study was to show the associations among multidisciplinary treatment outcomes, pretreatment psychological factors, self-reported pain levels, and history of pain in chronic low back pain patients. [Subjects and Methods] A total of 221 chronic low back pain patients were chosen for the study. The pretreatment scores for the 10-cm Visual Analogue Scale, Hospital Anxiety and Depression Scale, Pain Catastrophizing Scale, Short-Form McGill Pain Questionnaire, Pain Disability Assessment Scale, pain drawings, and history of pain were collected. The patients were divided into two treatment outcome groups a year later: a good outcome group and a poor outcome group. [Results] One-hundred eighteen patients were allocated to the good outcome group. The scores for the Visual Analogue Scale, Pain Disability Assessment Scale, and affective subscale of the Short-Form McGill Pain Questionnaire and number of nonorganic pain drawings in the good outcome group were significantly lower than those in the poor outcome group. Duration of pain in the good outcome group was significantly shorter than in the poor outcome group. [Conclusion] These findings help better predict the efficacy of multidisciplinary treatments in chronic low back pain patients.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».