Chronic Low Back Pain
Notice bibliographique
Résumé
"Chronic" low back pain (LBP), defined as present for 3 or more months, has become a major socioeconomic problem insufficiently addressed by five major entities largely working in isolation from one another - procedural based specialties, strength based rehabilitation, cognitive behavioral therapy, pain management and manipulative care. As direct and indirect costs continue to rise, many authors have systematically evaluated the body of evidence in an effort to demonstrate the effectiveness (or lack thereof) for various diagnostic and therapeutic interventions. The objective of this Spine Focus issue is not to replicate previous work in this area. Rather, our expert panel has chosen a set of potentially controversial topics for more in-depth study and discussion. A recurring theme is that chronic LBP is a heterogeneous condition, and this affects the way it is diagnosed, classified, treated, and studied. The efficacy of some treatments may be appreciated only through a better understanding of heterogeneity of treatment effects (i.e., identification of clinically relevant subgroups with differing responses to the same treatment). Current clinical guidelines and payer policies for LBP are systematically compared for consistency and quality. Novel approaches for data gathering, such as national spine registries, may offer a preferable approach to gain meaningful data and direct us towards a "results-based medicine." This approach would require more high-quality studies, more consistent recording for various phenotypes and exploration of studies on genetic epidemiologic undertones to guide us in the emerging era of "results based medicine."
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,007 |
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 ».