Status of weight reduction as an intervention in physical therapy management of low back pain: Systematic review and implications
Notice bibliographique
Résumé
Obesity is an independent predictor of back pain and its severity, and healthy weight is associated with less pain and disability, and greater capacity to be active. Given the commitment of physical therapy to health-focused practice, we systematically reviewed current literature on physical therapy management of low back pain with special attention to body weight and its management. Relevant MeSH headings for physical therapy, low back pain and management were used to identify articles in the EMBASE database. The search was limited to randomized controlled trials and published in English over 1 year (June 2011 through May 2012). Of 53 articles meeting criteria, 35 source articles were analyzed. Of these, 17 included initial weight measurement; six included post-intervention weight measurement; five compared weights pre–post-intervention; 18 articles did not include weight as an outcome measure; and none included weight management as either a primary or secondary low back pain intervention. Although the relationship between back pain and overweight has not been established to be causal, this should not exclude its being a focus of contemporary physical therapy practice guidelines. This practice augments patient health consistent with the profession's commitment to the ICF and health-focused practice, and minimizes weight-related contribution to back 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 | 0,036 | 0,156 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».