Notice bibliographique
Résumé
Back pain affects most adults, causes disability for some, and is a common reason for seeking healthcare. In the United States, opioid prescription for low back pain has increased, and opioids are now the most commonly prescribed drug class. More than half of regular opioid users report back pain. Rates of opioid prescribing in the US and Canada are two to three times higher than in most European countries. The analgesic efficacy of opioids for acute back pain is inferred from evidence in other acute pain conditions. Opioids do not seem to expedite return to work in injured workers or improve functional outcomes of acute back pain in primary care. For chronic back pain, systematic reviews find scant evidence of efficacy. Randomized controlled trials have high dropout rates, brief duration (four months or less), and highly selected patients. Opioids seem to have short term analgesic efficacy for chronic back pain, but benefits for function are less clear. The magnitude of pain relief across chronic non-cancer pain conditions is about 30%. Given the brevity of randomized controlled trials, the long term effectiveness and safety of opioids are unknown. Loss of long term efficacy could result from drug tolerance and emergence of hyperalgesia. Complications of opioid use include addiction and overdose related mortality, which have risen in parallel with prescription rates. Common short term side effects are constipation, nausea, sedation, and increased risk of falls and fractures. Longer term side effects may include depression and sexual dysfunction. Screening for high risk patients, treatment agreements, and urine testing have not reduced overall rates of opioid prescribing, misuse, or overdose. Newer strategies for reducing risks include more selective prescription of opioids and lower doses; use of prescription monitoring programs; avoidance of co-prescription with sedative hypnotics; and reformulations that make drugs more difficult to snort, smoke, or inject.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,016 |
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 ».