MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2046505741 · doi:10.1097/brs.0b013e31822ef72c

The Role of Classification of Chronic Low Back Pain

2011· review· en· W2046505741 sur OpenAlexaboutno aff
Jeremy Fairbank, Stephen Gwilym, John C. France, Scott D. Daffner, Joseph R. Dettori, Jeff Hermsmeyer, Gunnar Andersson

Notice bibliographique

RevueSpine · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMEDLINELow back painPhysical therapyCochrane LibraryRandomized controlled trialClassification schemePsychological interventionProtocol (science)Reliability (semiconductor)Alternative medicineSurgeryMachine learningPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY DESIGN: Systematic review. OBJECTIVE: To describe the various ways chronic low back pain (CLBP) is classified, to determine if the classification systems are reliable and to assess whether classification-specific interventions have been shown to be effective in treating CLBP. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: A classification system by which individual patients with CLBP could be identified and directed to an effective treatment protocol would be beneficial. Those systems that direct treatment have the greatest potential influence on patient outcomes. METHODS: A systematic search was conducted in MEDLINE and the Cochrane Collaboration Library for English language literature published through January 2011. We included articles that specifically described a clinical classification system for CLBP, reported on the reliability of a classification system, or evaluated the effectiveness of classification-specific interventions. RESULTS: A total of 60 articles were initially reviewed. We identified 28 classification systems that met inclusion criteria: 16 diagnostic systems, 7 prognostic systems, and 5 treatment-based systems. In addition, we found 10 randomized controlled trials of CLBP treatment from which we compared inclusion and exclusion criteria. Treatment-based systems were all directed at nonoperative management. Four of the 5 treatment-based systems underwent reliability testing and were found to have interobserver agreement of 70% to 100%. Reliability increased with training and familiarity with a given classification. As the number of subgroups within a classification increased, interobserver agreement decreased. Function and pain were similar between patients treated with the McKenzie classification system and those treated with dynamic strengthening training after 8 months of follow-up in one randomized controlled trial. One prospective cohort study reported better pain and function using the Canadian Back Institute Classification system than with standard rehabilitation. An analysis of the admission criteria to recent randomized studies with either nonoperative care or another surgical intervention provided a methodology for refining criteria to be met by patients considering surgery. CONCLUSION: There currently are many classification systems for CLBP; some that are descriptive, some prognostic, and some that attempt to direct treatment. We recommend that no one classification system be adopted for all purposes. We further recommend that future efforts in developing a classification system focus on one that helps to direct both surgical and nonsurgical treatments. CLINICAL RECOMMENDATIONS: There currently are many classification systems for CLBP; some that are descriptive, some prognostic, and some that attempt to direct treatment. We recommend that no one classification system be adopted for all purposes. We further recommend that future efforts in developing a classification system focus on one that helps to direct both surgical and nonsurgical treatments.

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)0,000
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,299

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,292 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations113
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSpineMême sujetMusculoskeletal pain and rehabilitationTravaux en français237 207