Benchmarking clinical management of spinal and non-spinal disorders using quality of life: results from the EPI3-LASER survey in primary care
Notice bibliographique
Résumé
Concerns have been raised regarding sub-optimal utilization of analgesics and psychotropic drugs in the treatment of patients with chronic musculoskeletal disorders (MSDs) and their associated co-morbidities. The objective of this study was to describe drug prescriptions for the management of spinal and non-spinal MSDs contrasted against a standardized measure of quality of life. A representative population sample of 1,756 MSDs patients [38.5% with spinal disorder (SD) and 61.5% with non-spinal MSDs (NS-MSD)] was drawn from the EPI3-LASER survey of 825 general practitioners (GPs) in France. Physicians recorded their diagnoses and prescriptions on that day. Patients provided information on socio-demographics, lifestyle and quality of life using the Short Form 12 (SF-12) questionnaire. Chronicity of MSDs was defined as more than 12 weeks duration of the current episode. Chronic SD and NS-MSD patients were prescribed less analgesics and non-steroidal anti-inflammatory drugs than their non-chronic counterpart [odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI), respectively: 0.4, 0.2-0.7 and 0.5, 0.3-0.6]. They also had more anxio-depressive co-morbidities reported by their physicians (SD: 16.1 vs.7.4%; NS-MSD: 21.6 vs. 9.5%) who prescribed more antidepressants and anxiolytics with a difference that was statistically significant only for spinal disorder patients (OR, 95% CI: 2.0, 1.1-3.6). Psychotropic drugs were more often prescribed in patients in the lower quartile of SF-12 mental score and prescriptions of analgesics in the lower quartile of SF-12 physical score (P < 0.001). In conclusion, anxiety and depressive disorders were commonly reported by GPs among chronic MSD patients. Their prescriptions of psychotropic and analgesic drugs were consistent with patients' self-rated mental and physical health.
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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 | 0,006 | 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) | 0,000 | 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 ».