Comparison of non-surgical treatment methods for patients with lumbar spinal stenosis: protocol for a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lumbar spinal stenosis is the most common reason for spinal surgery in older adults. Previous studies have shown that surgery is effective for severe cases of stenosis, but many patients with mild to moderate symptoms are not surgical candidates. These patients and their providers are seeking effective non-surgical treatment methods to manage their symptoms; yet there is a paucity of comparative effectiveness research in this area. This knowledge gap has hindered the development of clinical practice guidelines for non-surgical treatment approaches for lumbar spinal stenosis. METHODS/DESIGN: This study is a prospective randomized controlled clinical trial that will be conducted from November 2013 through October 2016. The sample will consist of 180 older adults (>60 years) who have both an anatomic diagnosis of stenosis confirmed by diagnostic imaging, and signs/symptoms consistent with a clinical diagnosis of lumbar spinal stenosis confirmed by clinical examination. Eligible subjects will be randomized into one of three pragmatic treatment groups: 1) usual medical care; 2) individualized manual therapy and rehabilitative exercise; or 3) community-based group exercise. All subjects will be treated for a 6-week course of care. The primary subjective outcome is the Swiss Spinal Stenosis Questionnaire, a self-reported measure of pain/function. The primary objective outcome is the Self-Paced Walking Test, a measure of walking capacity. The secondary objective outcome will be a measurement of physical activity during activities of daily living, using the SenseWear Armband, a portable device to be worn on the upper arm for one week. The primary analysis will use linear mixed models to compare the main effects of each treatment group on the changes in each outcome measure. Secondary analyses will include a responder analysis by group and an exploratory analysis of potential baseline predictors of treatment outcome. DISCUSSION: Our study should provide evidence that helps to inform patients and providers about the clinical benefits of three non-surgical approaches to the management of lumbar spinal stenosis symptoms. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov identifier: NCT01943435.
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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 | 0,038 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,073 | 0,010 |
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 ».