Differences among primary care patients with different mechanical patterns of low back pain: a cross-sectional investigation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To characterise and compare a persistent low back pain (LBP) population based on 4 clinical pain patterns. DESIGN: Cross-sectional analysis of patient-reported data. SETTING: Patients from 220 primary care practitioners in 3 cities in Ontario, Canada. PARTICIPANTS: 1020 individuals seeking LBP care. INCLUSION CRITERIA: LBP symptoms lasting 1½-12 months, or unmanageable recurrent symptoms; ages 18+years. EXCLUSION CRITERIA: pregnant/1-year postpartum; involved in active litigation or motor vehicle injury; emergent spinal presentations; pain disorder diagnosis; work injury claim; or constant symptoms persisting >12 months postonset. MAIN OUTCOME MEASURE: Hall pain pattern subgroups: back dominant pain aggravated by flexion (P1) or extension (P2), or leg dominant constant (P3) or intermittent (P4) pain (multinomial logistic outcome; referent: P1). RESULTS: Groups P1 and P2 had the highest proportion of women. P2 and P4 had higher mean ages and comorbidity counts. P3 and P4 had higher proportions of overweight/obese individuals and lower general health scores. Adjusted models: being male and overweight/obese was associated with increased odds of being in P3 (OR 1.64 (95% CI 1.10 to 2.46), and OR 1.74 (1.13 to 2.68), respectively) and P4 (OR 1.87 (1.11 to 3.15) and OR 1.91 (1.06 to 3.42), respectively), and increasing age with increased odds of being in P2 (OR 1.02 (1.01 to 1.03)) and P4 (OR 1.06 (1.04 to 1.08)). Increasing comorbidity count was associated with increased odds of being in P2 (OR 1.14 (1.0 to 1.3)), and better general health scores with decreased odds of being in P3 (OR 0.40 (0.18 to 0.93)). CONCLUSIONS: This is the first study to examine the 'Hall system' in a non-rehab primary care population. Subgroups classified according to this system appear to have distinct profiles. Further research is needed to better characterise and determine the prognostic implication of these clinically derived subgroups.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».