Causes and Mechanisms of Common Coccydynia
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: A total of 208 consecutive coccydynia patients were examined with the same clinical and radiologic protocol. OBJECTIVES: To study radiographic coccygeal lesions in the sitting position, to elucidate the influence of body mass index on the different lesions, and to establish the effect of coccygeal trauma. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: A protocol comparing standing radiographs and radiographs subsequently taken in the painful sitting position in coccydynia patients and in controls has shown two culprit lesions: posterior luxation and hypermobility. Obesity and a history of trauma have been identified as risk factors for luxation. METHODS: Dynamic radiographs were obtained. The body mass index was compared with the coccygeal angle of incidence, sagittal rotation of the pelvis when sitting down, and the presence and time of previous trauma. The patients with the newly described lesions were examined after an anesthetic block under fluoroscopic guidance. RESULTS: Two new coccygeal lesions are described (anterior luxation and spicules). Obesity was found to be a risk factor. The body mass index determines the way a subject sits down, and lesion patterns were different in obese, normal-weight, and thin patients (posterior luxation: 51%, 15.2%, 3.7%; hypermobility: 26.5%, 30.3%, 14.8%; spicules: 2%, 15.9%, 29.6%; normal: 16.3%, 32.6%, 48.1%, respectively; P < 0.0001). Trauma affected the type of lesion only if it was recent (<1 month before the onset of coccydynia), in which case the instability rate increased from 55.6% to 77.1%. Backward-moving coccyges were at greatest risk of trauma. CONCLUSIONS: This protocol allows identification of the culprit lesion in 69.2% of cases. The body mass index determines the causative lesion, as does trauma sustained within the month preceding the onset of the 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».