The Long-term Effect of Multidisciplinary Back Training
Notice bibliographique
Résumé
In Brief Study Design. Systematic review of randomized controlled trials. Objectives. To determine the long-term effect of multidisciplinary back training on the work participation of patients with nonspecific chronic low back pain. Summary of Background Data. Chronic low back pain is influenced by multiple factors. Multidisciplinary back training represents one of the options to take this multiplicity into account. So far, only evidence of the short-term effectiveness of this approach in terms of work participation is available. Methods. Electronic databases were searched and the references of various articles were screened for relevant publications. Ten studies met the inclusion criteria. All included studies were evaluated for their methodologic quality. Results. Five of the studies had a low methodologic quality. All high-quality studies found a positive effect on at least one of the 4 outcome measures used. Based on our criteria, effectiveness was found for the outcome measures of work participation and quality of life. No effectiveness was found for experienced pain and functional status. The intensity of the intervention seems to have no substantial influence on the effectiveness of the intervention. Conclusion. In the long-term, multidisciplinary back training has a positive effect on work participation in patients with nonspecific chronic low back pain. In this survey, the long-term effectiveness of multidisciplinary back training in terms of work participation by chronic patients with low back pain was evaluated. A systematic review of randomized controlled trials was performed. A positive effect of multidisciplinary back training on work participation was found.
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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 | 0,030 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».