Pain location matters: the impact of leg pain on health care use, work disability and quality of life in patients with low back pain
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In low back pain (LBP) patients, those with radiating leg pain or sciatica have poorer pain and disability outcomes. Few studies have assessed the effect of leg pain on health care use and quality of life. METHODS: Prospective cohort study of 1,581 UK LBP primary care consulters. Back pain, employment, health care utilisation, and quality of life (EQ-5D) data were collected at baseline, 6 and 12 months. At baseline, patients were classified as reporting (1) LBP only, (2) LBP and leg pain above the knee only (LBP + AK) or (3) LBP and leg pain extending below the knee (LBP + BK). RESULTS: Self-reported leg pain was common; at baseline 645 (41 %) reported LBP only, 392 (25 %) reported LBP + AK and 544 (34 %) reported LBP + BK. Patients with LBP + BK, compared to those with LBP only, were significantly more likely to be unemployed, take time off work, consult their family doctor, receive physical therapy, or be referred to other health care practitioners. There were statistically significant decrements in EQ-5D scores for LBP + AK compared to LBP only, and for LBP + BK compared to LBP + AK (p ≤ 0.05 for all comparisons). CONCLUSIONS: Patients with self-reported leg pain below the knee utilise more health care are more likely to be unemployed and have poorer quality of life than those with LBP only 12 months following primary care consultation. The presence of leg pain warrants early identification in primary care to explore if targeted interventions can reduce the impact and consequences of leg pain.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».