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Enregistrement W1946548095 · doi:10.1186/s12891-015-0669-0

Chronic low back pain clinical outcomes present higher associations with the STarT Back Screening Tool than with physiologic measures: a 12-month cohort study

2015· article· en· W1946548095 sur OpenAlexafffund
Isabelle Pagé, Jacques Abboud, Julie O ̓Shaughnessy, Louis Laurencelle, Martin Descarreaux

Notice bibliographique

RevueBMC Musculoskeletal Disorders · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéInstitut de Recherche Robert-Sauvé en Santé et en Sécurité du TravailFondation Chiropratique du Québec
Mots-clésMedicineLow back painPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationOswestry Disability IndexBack painSports medicineRating scaleRehabilitationAlternative medicinePsychologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Stratification strategies based on identifying patient's prognosis in order to guide patient care constitute one of the most prominent and recent approach in low back pain research. The STarT Back Screening Tool (SBST) although promising, has not been studied in patients with chronic low back pain (cLBP). Considering how challenging it is to translate research into practice, the value of integrating a new tool should be thoroughly assessed. The purpose was therefore to assess associations between the short- and long-terms clinical status and two types of variables, physiologic measures and the SBST, in participants with cLBP. The ability of both types of variables to discriminate between participants with and without higher levels of disability, pain, fear of movement and patient's global impression of change was also investigated. METHODS: Fifty-three volunteers with cLBP participated in an initial evaluation and follow-ups at 2-, 4-, 6- and 12-month. Physiologic measures (maximal voluntary contraction, maximal endurance and muscle activity evaluated during prone and lateral isometric tasks) and the SBST were assessed at baseline. Disability (Oswestry Disability Index, ODI), pain intensity (101-point Numerical Rating Scale, NRS), fear of movement (Tampa Scale for Kinesiophobia, TSK) and patient's global impression of change (7-point scale, PGIC) were evaluated at baseline and at each follow-up. Aside the use of correlation analyses to assess potential associations; ROC curves were performed to evaluate the discriminative ability of physiologic measures and the SBST. RESULTS: The SBST allowed for the identification of participants presenting higher levels of disability (ODI ≥24 %), pain (NRS ≥37 %) or fear of movement (TSK ≥41/68) over a 12-month period (AUC = 0.71 to 0.84, ps < 0.05). The SBST score was also correlated with disability at each follow-up (τ = 0.22 to 0.33, ps < 0.05) and with pain intensity and fear of movement at follow-ups. Among physiologic measures, only maximal voluntary contraction was correlated to disability, pain intensity or fear of movement during the follow-up (|τ| = 0.26 to 0.32, ps < 0.05) and none was able to identify participants presenting higher levels of outcomes (AUC ps > 0.05). CONCLUSION: Physiologic measures obtained during prone and lateral tests have limited associations with the clinical status over a 12-month period in patients with nonspecific chronic low back pain. On the other hand, the STarT Back Screening Tool is useful for the identification of patients who will present higher levels of disability, pain intensity and fear of movement over a year. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT02226692.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations28
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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