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Enregistrement W2118738171 · doi:10.1007/s00198-015-3397-2

Using self-reports of pain and other variables to distinguish between older women with back pain due to vertebral fractures and those with back pain due to degenerative changes

2015· article· en· W2118738171 sur OpenAlexaboutno aff
Emma Clark, Rachael Gooberman‐Hill, T. J. Peters

Notice bibliographique

RevueOsteoporosis International · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilElizabeth Blackwell Institute for Health Research, University of BristolUniversity of BristolNational Institute for Health and Care ResearchInternational Seafood Sustainability FoundationWellcome Trust
Mots-clésMedicineBack painPhysical therapyLogistic regressionLow back painRadiographyReceiver operating characteristicMcGill Pain QuestionnaireRheumatologyOrthopedic surgerySurgeryInternal medicineVisual analogue scaleAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: Women with back pain and vertebral fractures describe different pain experiences than women without vertebral fractures, particularly a shorter duration of back pain, crushing pain and pain that improves on lying down. This suggests a questionnaire could be developed to identify older women who may have osteoporotic vertebral fractures. INTRODUCTION: Approximately 12 % of postmenopausal women have vertebral fractures (VFs), but less than a third come to clinical attention. Distinguishing back pain likely to relate to VF from other types of back pain may ensure appropriate diagnostic radiographs, leading to treatment initiation. This study investigated whether characteristics of back pain in women with VF are different from those in women with no VFs. METHODS: A case control study was undertaken with women aged ≥60 years who had undergone thoracic spinal radiograph in the previous 3 months. Cases were defined as those with VFs identified using the algorithm-based qualitative (ABQ) method. Six hundred eighty-three potential participants were approached. Data were collected by self-completed questionnaire including the McGill Pain Questionnaire. Chi-squared tests assessed univariable associations; logistic regression identified independent predictors of VFs. Receiver operating characteristic (ROC) curves were used to evaluate the ability of the combined independent predictors to differentiate between women with and without VFs via area under the curve (AUC) statistics. RESULTS: One hundred ninety-seven women participated: 64 cases and 133 controls. Radiographs of controls were more likely to show moderate/severe degenerative change than cases (54.1 vs 29.7 %, P = 0.011). Independent predictors of VF were older age, history of previous fracture, shorter duration of back pain, pain described as crushing, pain improving on lying down and pain not spreading down the legs. AUC for combination of these factors was 0.85 (95 % CI 0.79 to 0.92). CONCLUSION: We present the first evidence that back pain experienced by women with osteoporotic VF is different to back pain related solely to degenerative change.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations34
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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