Pain Profiles and Psychosocial Distress Symptoms in Workers with Low Back Pain
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The current study investigated the pain profiles of patients with subacute non-specific low back pain attending an outpatient return-to-work rehabilitation programme. Differences in symptoms of distress (depression and anxiety) and return to work between the pain-profile groups were assessed. METHODS: Sixty-five volunteers who met the eligibility criteria and had complete follow-up data were included in the analysis. The mean age was 38.8 years (minimum 18, maximum 64); 38 (58.5%) were men. The median time since onset of low back pain was 30 days. Cluster analysis was used to categorize patients into groups according to pain severity scores (VAS). RESULTS: Two distinct clusters-severe pain and moderate pain-emerged. There were significant differences in depressive and anxiety symptoms between the pain profiles. Further, return-to-work rates varied significantly between the two groups (31% in the severe pain cluster compared to 90% in the moderate pain cluster). CONCLUSION: Although both groups showed significant improvements in depression and anxiety symptoms over time, the severe pain cluster scored higher at discharge (higher scores indicating worse outcomes). These results highlight the importance of early identification of sub-groups at risk so that rehabilitation interventions can be focused with the goal of minimizing long-term disability.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».