It is time to stop causing harm with inappropriate imaging for low back pain
Notice bibliographique
Résumé
Inappropriate imaging for low back pain (LBP) can cause harm in three ways: 1. Misinterpretation of results by clinicians resulting in unhelpful advice, needless subsequent investigations (downstream testing) and invasive interventions, including surgery;1 2. Misinterpretation of results by patients resulting in catastrophisation, fear and avoidance of movement and activity, and low expectations of recovery;2 3. Side effects such as exposure to radiation.3 Problems associated with excessive imaging for LBP are well recognised (http://www.choosingwisely.org) and useful evidence-based guidelines have been developed to help clinicians determine when investigation is appropriate.3 However, currently, 42% of patients with LBP receive an X-ray, CT or MRI within 1 year of diagnosis, and of these, 80% receive imaging within 1 month of presentation.4 The uptake of imaging guidelines is likely to be similarly insufficient among the sports medicine community, where lumbar imaging is frequently used. As well as recognising when imaging is appropriate, evidence-based reporting and interpretation of imaging findings is critical. The contents of …
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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 | 0,006 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,014 |
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 ».