Relationship Between Functional Evaluation Measures and Self-Assessment in Nonacute Low Back Pain
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: The correlations between objective biomechanical indicators of function and self-assessment scores were examined retrospectively for 91 subjects with nonacute low back pain. OBJECTIVES: To examine the correlation between self-assessment, trunk range of motion (ROM), velocity, and complex mechanical coordination patterns of the spine in nonacute low back pain. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: In low back pain, there is often little concordance between pain, physical impairment, and disability. Use of range of motion and velocity to enhance objectivity in impairment evaluations has been ineffectual. In this study, two hypotheses were examined: range of motion and velocity are controllable and inherently correlated with self-assessment; complex spinal coordination patterns such as range of lordosis cannot be controlled and are independent of self-assessment. METHODS: Self-assessment questionnaires were administered, and indexes of spinal motion and coordination were measured through skin marker kinematics. The correlation between self-assessments and biomechanical measures was determined. RESULTS: Self-assessments of function were significantly correlated with parameters prone to regulation: range of motion, velocity, and load lifted. In contrast, little correlation was found with measures of complex spinal coordination less susceptible to conscious or affective regulation, namely, range of lordosis and estimated segmental mobility. This effect was magnified with increased load. Self-assessment scores were significantly poorer among insurance referrals, regardless of functional status. CONCLUSIONS: Simple parameters of the functional examination, such as range of motion and velocity, are strongly correlated with cognitive state, and thus the information they supply is less than ideal. Complex spinal coordination is a better indicator of the degree of spinal dysfunction and enhances the process of differentiating between pain, disability, and functional impairment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».