Patients with low back pain differ from those who also have leg pain or signs of nerve root involvement – a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Leg pain associated with low back pain (LBP) is recognized as a risk factor for a poor prognosis, and is included as a component in most LBP classification systems. The location of leg pain relative to the knee and the presence of a positive straight leg raise test have been suggested to have clinical implications. To understand differences between such leg pain subgroups, and whether differences include potentially modifiable characteristics, the purpose of this paper was to describe characteristics of patients classified into the Quebec Task Force (QTF) subgroups of: 1) LBP only, 2) LBP and pain above the knee, 3) LBP and pain below the knee, and 4) LBP and signs of nerve root involvement. METHODS: Analysis of routine clinical data from an outpatient department. Based on patient reported data and clinical findings, patients were allocated to the QTF subgroups and described according to the domains of pain, activity limitation, work participation, psychology, general health and clinical examination findings. RESULTS: A total of 2,673 patients aged 18-95 years (median 47) who were referred for assessment of LBP were included. Increasing severity was consistently observed across the subgroups from LBP only to LBP with signs of nerve root involvement although subgroup differences were small. LBP patients with leg pain differed from those with LBP only on a wide variety of parameters, and patients with signs of nerve root involvement had a more severe profile on almost all measures compared with other patients with back-related leg pain. CONCLUSION: LBP patients with pain referral to the legs were more severely affected than those with local LBP, and patients with signs of nerve root involvement were the ones most severily affected. These findings underpin the concurrent validity of the Quebec Task Force Classification. However, the small size of many between-subgroup differences amid the large variability in this sample of cross-sectional data also underlines that the heterogeneity of patients with LBP is more complex than that which can be explained by leg pain patterns alone. The implications of the observed differences also require investigation in longitudinal studies.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».