Rehabilitation management of low back pain – it’s time to pull it all together!
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In the past, rehabilitation research initiatives for low back pain (LBP) have targeted outcome enhancement through personalized treatment approaches, namely through classification systems (CS). Although the use of CS has enhanced outcomes, common management practices have not changed, the prevalence of LBP is still high, and only selected patients meet the CS profile, namely those with a nociceptive context. Similarly, although practice guidelines propose some level of organization and occasionally a timeline of care provision, each mainly provides best practice for isolated treatment approaches. Moreover, there is no theoretical framework that has been proposed that guides the rehabilitation management process of mechanical LBP. In this commentary, we propose a model constituted of five domains (nociceptive drivers, nervous system dysfunction drivers, comorbidities drivers, cognitive-emotional drivers, and contextual drivers) grounded as mechanisms driving pain and/or disability in LBP. Each domain is linked to the International Classification of Functioning, Disability and Health, where once a patient is deemed suitable for rehabilitation, the clinician assesses elements of each domain in order to identify where the relative treatment efforts should be focused. This theoretical model is designed to provide a more comprehensive management overview, by appreciating the relative contribution of each domain driving pain and disability. Considering that the multiple domains driving pain and disability, and their interaction, requires a model that is comprehensive enough to identify and address each related issue, we consider that the proposed model has several positive implications for rehabilitation of this painful and highly prevalent musculoskeletal disorder.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,049 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découle