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Enregistrement W2110535424 · doi:10.1136/bmj.h444

Multidisciplinary biopsychosocial rehabilitation for chronic low back pain: Cochrane systematic review and meta-analysis

2015· review· en· W2110535424 sur OpenAlexaff
Steven J. Kamper, Adri T. Apeldoorn, Alessandro Chiarotto, Rob Smeets, Raymond Ostelo, Jaime Guzmán, Maurits W. van Tulder

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiopsychosocial modelMultidisciplinary approachRehabilitationSystematic reviewMedicineChronic painPhysical therapyMeta-analysisLow back painAlternative medicinePhysical medicine and rehabilitationMEDLINEPsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To assess the long term effects of multidisciplinary biopsychosocial rehabilitation for patients with chronic low back pain. DESIGN: Systematic review and random effects meta-analysis of randomised controlled trials. DATA SOURCES: Electronic searches of Cochrane Back Review Group Trials Register, CENTRAL, Medline, Embase, PsycINFO, and CINAHL databases up to February 2014, supplemented by hand searching of reference lists and forward citation tracking of included trials. STUDY SELECTION CRITERIA: Trials published in full; participants with low back pain for more than three months; multidisciplinary rehabilitation involved a physical component and one or both of a psychological component or a social or work targeted component; multidisciplinary rehabilitation was delivered by healthcare professionals from at least two different professional backgrounds; multidisciplinary rehabilitation was compared with a non- multidisciplinary intervention. RESULTS: Forty one trials included a total of 6858 participants with a mean duration of pain of more than one year who often had failed previous treatment. Sixteen trials provided moderate quality evidence that multidisciplinary rehabilitation decreased pain (standardised mean difference 0.21, 95% confidence interval 0.04 to 0.37; equivalent to 0.5 points in a 10 point pain scale) and disability (0.23, 0.06 to 0.40; equivalent to 1.5 points in a 24 point Roland-Morris index) compared with usual care. Nineteen trials provided low quality evidence that multidisciplinary rehabilitation decreased pain (standardised mean difference 0.51, -0.01 to 1.04) and disability (0.68, 0.16 to 1.19) compared with physical treatments, but significant statistical heterogeneity across trials was present. Eight trials provided moderate quality evidence that multidisciplinary rehabilitation improves the odds of being at work one year after intervention (odds ratio 1.87, 95% confidence interval 1.39 to 2.53) compared with physical treatments. Seven trials provided moderate quality evidence that multidisciplinary rehabilitation does not improve the odds of being at work (odds ratio 1.04, 0.73 to 1.47) compared with usual care. Two trials that compared multidisciplinary rehabilitation with surgery found little difference in outcomes and an increased risk of adverse events with surgery. CONCLUSIONS: Multidisciplinary biopsychosocial rehabilitation interventions were more effective than usual care (moderate quality evidence) and physical treatments (low quality evidence) in decreasing pain and disability in people with chronic low back pain. For work outcomes, multidisciplinary rehabilitation seems to be more effective than physical treatment but not more effective than usual care.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0240,033
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,360 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

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Publié2015
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Résumé présentoui

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