Prescriptive Clinical Prediction Rules in Back Pain Research: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Prescriptive clinical prediction rules (CPRs) are a way of using a small selection of clinical findings to match patients to optimal interventions. A number of CPRs have been developed for use with back pain patients, but these have not been systematically reviewed. The purpose of this review was to evaluate existing CPRs against established criteria to determine the quality of the studies and the overall development of the CPR against a set number of stages. Medline was searched up until June 2008, and 16 studies were reviewed that related to 9 different CPRs. These studies investigated and attempted to find clinical characteristics for responders to manipulation, stabilization exercise, physical therapy, chiropractic, traction, rehabilitation, usual care, and zygapophyseal joint injections. Eleven of these studies related to the derivation stage and five to the validation stage. The manipulation and stabilization CPRs had been the most studied. The derivation studies were mostly high quality, whereas none of the validation studies were. Some of the validation studies did not provide evidence that validated the CPR. Most of these CPRs need further evaluation before they can be applied clinically; most did not pass the lowest level of evidence hierarchy. As regards the manipulation CPR, evidence to date for its clinical utility is limited and contradictory. For the stabilization CPR, there was limited evidence that it may be considered but only with caution and in similar patients. Overall, there is limited evidence to support the general application of spinal CPRs.
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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 | 0,054 | 0,235 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».