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Enregistrement W2153457878

Epidural steroid injections for low back pain in rural practice: a 5-year retrospective study.

2012· article· en· W2153457878 sur OpenAlexaffabout
Azad Mashari, Robert Minty, Lauren Minty, Wilma M. Hopman, Len Kelly

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEpidural steroid injectionLow back painRetrospective cohort studyLumbarSpinal stenosisChronic painLimitingPhysical therapySurgeryAnesthesiaAlternative medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Epidural steroid injections (ESIs) are a safe and accessible therapy for chronic low back pain, one of the most common and challenging chronic conditions seen in primary care. However, the indications for and effectiveness of ESI remain controversial. In rural settings with limited public transportation infrastructure, such a mobility-limiting condition can have even more negative effects on quality of life and function. Furthermore, diagnostic and specialist services are often limited. A paucity of safe, effective and accessible treatments leads to heavy reliance on oral analgesics, especially opioids, which have well-known complications. METHODS: We reviewed the use of ESI for the 2 most common types of chronic low back pain in those with neurologic symptoms: lumbar disc herniation (LDH) and lumbar spinal stenosis (LSS). We did a retrospective chart review of all patients who underwent ESI between Jan. 1, 2005, and Feb. 25, 2010, at our rural hospital in northwestern Ontario. RESULTS: During the study period, 123 ESIs were administered to 65 patients. After the first injection, 40 patients (62%) reported improvement, 10 (15%) reported worsening or no change, and 15 (23%) had no follow-up documented. CONCLUSION: Some patients with neurologic compromise from LDH or LSS have improvement in symptoms after ESI. A prospective study is underway to more rigorously assess the effectiveness of this treatment.

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)0,003
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations7
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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