Material handling performance of patients with chronic low back pain during Functional Capacity Evaluation: A comparison between three countries
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Functional Capacity Evaluations (FCEs) are batteries of tests designed to measure patients' ability to perform work-related activities. Although FCEs are used worldwide, it is unknown how patients' performances compare between countries or settings. This study was performed to explore similarities and differences in FCE performance of patients with chronic low back pain (CLBP) between three international settings that utilize the same FCE protocol. METHODS: Standardized FCEs were performed on three cohorts of patients with CLBP: A sample from an outpatient rehabilitation context in The Netherlands (n = 121), a Canadian sample in a Worker's Compensation context (n = 273), and a Swiss sample in an inpatient rehabilitation context (n = 170). Patients were undergoing FCE as part of their usual clinical care. Means and standard deviations of maximum performance on the FCE material handling items were calculated and differences compared using ANOVA. Multivariable linear regression was used to determine the relationship between country of origin and FCE performance while controlling for potential confounders including, age, sex, duration of back pain problems, and self-reported pain and disability ratings. RESULTS: Compared to the Dutch sample, the mean performance of patients in the Canadian and Swiss samples was consistently lower on all FCE items. This association remained statistically significant after controlling for potential confounders. CONCLUSIONS: Considerable differences were observed between settings in maximum weight handled on the various FCE items. Future FCE research should examine the effects of a number of potentially influential factors, including variability in evaluator judgements across settings, the evaluator-patient interaction and patients' expectations of the influence of FCE results on disability compensation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».