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Enregistrement W2032285483 · doi:10.1111/j.1533-2500.2001.1011-93.x

Physical Therapy (93)

2001· article· en· W2032285483 sur OpenAlexaboutno aff
Helen Razmjou, John F. Kramer, Riki Yamada

Notice bibliographique

RevuePain Practice · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKappaPhysical therapyLow back painInter-rater reliabilitySagittal planeManual therapyClinical significanceTest (biology)Alternative medicinePsychologyRating scaleRadiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intertester reliability of the McKenzie evaluation in assessing patients with mechanical low back pain. (Sunny Brook & Women's College Health Sciences Centre, Toronto, Ontario, Canada) J Orthop Sports Phys Ther 2000;30:368–389. In this study, patients were assessed simultaneously by 2 physical therapists trained in the McKenzie evaluation system. The therapists were randomly assigned as examiner and observer. Agreement was estimated by Kappa statistics. Forty‐five subjects (47 ± 14 years), composed of 25 women and 20 men with acute, subacute, or chronic low back pain were examined. The agreement between raters for selection of the McKenzie syndromes was K = 0.70, and for the derangement subsyndromes was K = 0.96. Interrater agreement for the presence of lateral shift, relevance of lateral shift, relevance of lateral component, and deformity in the sagittal plane was K = 0.52, 0.85, 0.95, and 1.00, respectively. Intertester agreement on syndrome categories in 17 patients under 55 years of age was excellent with K = 1.00. Conclude that a form of low back evaluation, using patterns of pain response to repeated end range spinal test movements, was highly reliable when performed by 2 properly trained physical therapists. Comment by Karen Crawford, RPT. This article intends to address the ability for therapists to agree on a low back pain diagnosis using the McKenzie technique of classification. It is important for this study to select a clear clinical diagnosis in order to establish rationale for patient management and determine a prognosis. Another purpose for this study was to agree on the relevance of sagittal and frontal plane deformities using McKenzie methods in assessing patients with back pain. The subjects included adult patients with a history of acute, subacute, or chronic low back pain. Patients were referred by general practitioners or specialists for treatment at an outpatient department where the study was conducted. The examination consisted of taking a history, observational evaluation of the range of motion, and completion of a specified tests movements in the sagittal, frontal, and combined planes. Subjects were allowed to communicate only with the assessor. A total of 46 patients with a history of low back pain agreed to complete the assessment. Patients were divided into 2 groups, those 55 years of age and older and those younger than 55. McKenzie identifies only 3 mechanical syndromes: 1. Postural, 2. Dysfunction, 3. Derangement. Each of these syndromes were divided into separate subsyndromes according to location of the pain and presence or absence of spinal deformities. The study concluded that therapists trained in use of the McKenzie evaluation system can be highly reliable in reaching the same conclusion in respect to classifying patients into diagnostic syndromes and subsyndromes, especially in patients under the age of 55. In contrast to other published studies, the importance of advanced training for interpretation of symptom behavior definitely leads to selection of the correct diagnosis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil0,473

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,324 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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