Contribution of Nonspinal Comorbidity to Low Back Pain Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the involvement of comorbidity to outcomes in a cohort of acute mechanical low back pain patients. METHODS: Incident low back pain cases (n=7077) in the acute or subacute phase assessed between January 1, 1999 and December 31, 2001 were included. Patients were categorized into 1 of 2 groups on the basis of their current medical history: (1) those with at least 1 of 7 medical histories considered (Comorbidity Group, n=539), or (2) those with only low back pain (Back Pain Group, n=6538). Main outcome measures were: change in perceived function and visual analog scale (VAS) pain rating from initial assessment to discharge, and total number of treatment days. RESULTS: There were no baseline statistically significant differences in VAS pain rating, questionnaire score, or symptom duration between groups. Odds ratios (ORs) were adjusted to reflect age and sex differences between groups. Logistic regression analysis revealed no statistically significant difference for change in functional score (OR=1.002) between groups; there were marginal differences in change in VAS pain rating (OR=1.08) and total number of treatment days (OR=1.006). chi analysis revealed no statistically significant differences in medication use, global pain rating, or pain control ability posttreatment, between groups. DISCUSSION: Significant ORs were barely greater than 1.00 and were likely the result of the large sample size. The clinical course for comorbid patients, who may seem more complicated at the start of treatment, is just as favorable.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».