Categorizing Patients With Occupational Low Back Pain by Use of the Quebec Task Force Classification System Versus Pain Pattern Classification Procedures: Discriminant and Predictive Validity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Quebec Task Force Classification (QTFC) and pain pattern classification (PPC) procedures, including centralization and noncentralization, are common classification procedures. Classification was done to estimate validity of data obtained with QTFC and PPC procedures for differentiating patient subgroups at intake and for use in predicting rehabilitation outcomes at discharge and work status at 1 year after discharge from rehabilitation. SUBJECTS: Patients (n=171, 54% male; mean age=37 years, SD=10, range=18-62) with acute work-related low back pain referred for physical therapy were analyzed. METHODS: Patients completed pain and psychosocial questionnaires at initial examination and discharge and pain diagrams throughout intervention. Physical therapists classified patients using QTFC and PPC data at intake. Patients were classified again at discharge by PPC (time-dependent PPC). RESULTS: Analysis of variance of showed QTFC and PPC data could be used to differentiate patients by pain intensity or disability at intake. Analysis of covariance showed that intake PPC predicted pain intensity and disability at discharge, but QTFC did not. Logistic regression showed that PPC predicted work status at 1 year, but QTFC did not. Classifying patients over time using time-dependent PPC data reduced the false positive rate by 31% and increased percentage of change in pretest-posttest probability of return to work by 16% compared with classifying patients at intake. DISCUSSION AND CONCLUSION: Results support the discriminant validity of the QTFC data at intake and predictive validity of the PPC data at intake. Tracking PPC over time increases predictive validity for 1-year work status.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».