Clinical Diagnostic Tests versus Medial Branch Blocks for Adults with Persisting Cervical Zygapophyseal Joint Pain: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: A systematic review and meta-analysis were performed to identify clinical tests for diagnosing cervical zygapophyseal joint pain (CZP) and to determine their diagnostic accuracy. Method: A search strategy was carried out to find relevant evidence published in CINAHL, Embase, MEDLINE, and PEDro from 1980 to January 1, 2015, pertaining to the clinical diagnosis of CZP. Quality assessment was completed using the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies–2. Results were analyzed to pool sensitivity and specificity and clarify diagnostic value. Results: Seven articles (n=463) were included for data synthesis and review. Intersegmental mobility tests were found to have the highest diagnostic accuracy, with pooled sensitivity of 0.91 (95% CI: 0.85, 0.94) and specificity of 0.74 (95% CI: 0.65, 0.81). The pooled sensitivity for mechanical sensitivity (palpation) was 0.88 (95% CI: 0.78, 0.95), and specificity was 0.61 (95% CI: 0.50, 0.71). Conclusion: Limited studies are available that discuss the clinical diagnosis of CZP, and significant heterogeneity is present in the available data. In this review, intersegmental mobility tests were found to be the most accurate. Clustering of tests, agreement on a reference standard, and further exploration of CZP referral patterns are recommended.
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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 | 0,013 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».