Course and Prognostic Factors for Neck Pain in the General Population
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Best evidence synthesis. OBJECTIVE: To undertake a best evidence synthesis on course and prognosis of neck pain and its associated disorders in the general population. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Knowing the course of neck pain guides expectations for recovery. Identifying prognostic factors assists in planning public policies, formulating interventions, and promoting lifestyle changes to decrease the burden of neck pain. METHODS: The Bone and Joint Decade 2000-2010 Task Force on Neck Pain and its Associated Disorders (Neck Pain Task Force) conducted a critical review of literature published between 1980 and 2006 to assemble the best evidence on neck pain. Findings from studies meeting criteria for scientific validity were abstracted into evidence tables and included in a best evidence synthesis. RESULTS: We found 226 articles on the course and prognostic factors in neck pain and its associated disorders. After critical review, 70 (31%) of these were accepted on scientific merit. Six studies related to course and 7 to prognostic factors in the general population. Between half and three quarters of persons in these populations with current neck pain will report neck pain again 1 to 5 years later. Younger age predicted better outcome. General exercise was unassociated with outcome, although regular bicycling predicted poor outcome in 1 study. Psychosocial factors, including psychologic health, coping patterns, and need to socialize, were the strongest prognostic factors. Several potential prognostic factors have not been well studied, including degenerative changes, genetic factors, and compensation policies. CONCLUSION: The Neck Pain Task Force undertook a best evidence synthesis to establish a baseline of the current best evidence on the course and prognosis for this symptom. General exercise was not prognostic of better outcome; however, several psychosocial factors were prognostic of outcome.
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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 | 0,001 | 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 ».