Treatment of Chronic Low-Back Pain: A 1-Year or Greater Follow-Up
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Musculoskeletal disorders are the most frequent cause of physical disability in developed countries. In particular, lower back pain is very common and represents a significant burden both in terms of patient suffering and costs. It is important to determine the most effective and efficient interventions in the treatment of this condition. PURPOSE: This article presents clinical outcomes in patients with chronic lower back pain involving ligamentous pathology treated by a physician who specializes in injection therapy for chronic musculoskeletal conditions and is able to tailor injection therapy specifically to each individual patient. DESIGN: As a retrospective case series, patients from outpatient clinics in both rural and one urban centre were assessed, treated, and had 1 year or more follow-up. METHODS: Patients were referred by their family physician for assessment for chronic lower back pain refractory to conventional medical management. OUTCOME MEASURES: Pain and quality of life (QoL) numeric (10 cm) analog scales (0 = no pain, 10 = the worst pain imaginable; 0 = best quality of life, 10 = worst quality of life) were administered pretreatment and 1 year or later after the last treatment. RESULTS: One hundred and ninety (190) patients were treated during the study period, June 1999-May 2006. Patients whose follow-up was 1 year or greater from the last treatment were included, leaving 140 patients available for data analysis. Both pain and QoL scores were significantly improved at least 1 year after the last treatment. There were no differences in outcomes as a result of age, response to Xylocaine (lidocaine) injection, insurance coverage, smoking history, or gender. CONCLUSIONS: This study suggests that prolotherapy using a variety of proliferants can be an effective treatment for low back pain from presumed ligamentous dysfunction for some patients when performed by a skilled practitioner.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».