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Enregistrement W2781247335 · doi:10.4184/asj.2017.11.6.917

Prevalence of Neuropathic Pain and Patient-Reported Outcomes in Korean Adults with Chronic Low Back Pain Resulting from Neuropathic Low Back Pain

2017· article· en· W2781247335 sur OpenAlexaboutno aff
Jin Hwan Kim, Jae Taek Hong, Chong-Suh Lee, Keun Su Kim, Kyung‐Soo Suk, Jin-Hyok Kim, Ye-Soo Park, Bong‐Soon Chang, Deuk Soo Jun, Young‐Hoon Kim, Jung‐Hee Lee, Woo‐Kie Min, Jung-Sub Lee, Si-Young Park, In-Soo Oh, Jae‐Young Hong, Hyun-Chul Shin, Woo Kyung Kim, Joo Han Kim, Jung-Kil Lee, In‐Soo Kim, Yoon Ha, Soo-Bin Im, Sang Woo Kim, In-Ho Han, Jun Jae Shin, Byeong Cheol Rim, Young‐Joo Kim, Juneyoung Lee

Notice bibliographique

RevueAsian Spine Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeuropathic painLow back painPhysical therapyChronic painBack painAlternative medicineAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Study Design A noninterventional, multicenter, cross-sectional study. Purpose We investigated the prevalence of neuropathic pain (NP) and patient-reported outcomes (PROs) of the quality of life (QoL) and functional disability in Korean adults with chronic low back pain (CLBP). Overview of Literature Among patients with CLBP, 20%–55% had NP. Methods Patients older than 20 years with CLBP lasting for longer than three months, with a visual analog scale (VAS) pain score higher than four, and with pain medications being used for at least four weeks before enrollment were recruited from 27 general hospitals between December 2014 and May 2015. Medical chart reviews were performed to collect demographic/clinical features and diagnosis of NP (douleur neuropathique 4, DN4). The QoL (EuroQoL 5-dimension, EQ-5D; EQ-VAS) and functional disability (Quebec Back Pain Disability Scale, QBPDS) were determined through patient surveys. Multiple linear regression analyses were performed to compare PROs between the NP (DN4≥4) and non-NP (DN4<4) groups. Results A total of 1,200 patients (females: 65.7%; mean age: 63.4±13.0 years) were enrolled. The mean scores of EQ-5D, EQ-VAS, and QBPDS were 0.5±0.3, 55.7±19.4, and 40.4±21.1, respectively. Among all patients, 492 (41.0%; 95% confidence interval, 38.2%–43.8%) suffered from NP. The prevalence of NP was higher in male patients (46.8%; p<0.01), in patients who had pain based on radiological and neurological findings (59.0%; p<0.01), and in patients who had severe pain (49.0%; p<0.01). There were significant mean differences in EQ-5D (NP group vs. non-NP group: 0.4±0.3 vs. 0.5±0.3; p<0.01) and QBPDS (NP group vs. non-NP group: 45.8±21.2 vs. 36.3±20.2; p<0.01) scores. In the multiple linear regression, patients with NP showed lower EQ-5D (β=−0.1; p<0.01) and higher QBPDS (β=7.0; p<0.01) scores than those without NP. Conclusions NP was highly prevalent in Korean patients with CLBP. Patients with CLBP having NP had a lower QoL and more severe dysfunction than those without NP. To enhance the QoL and functional status of patients with CLBP, this study highlights the importance of appropriately diagnosing and treating NP.

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)0,002
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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