Prognostic factors for recovery and non-recovery in patients with non-specific neck pain: a protocol for a systematic literature review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Neck pain is a common musculoskeletal disorder worldwide. It can result in significant disability and impaired quality of life. More than 50% of patients with neck pain still report symptoms 1 year later despite receiving different forms of non-pharmacological and pharmacological treatment. Identifying patient characteristics that are modifiable or predict recovery and non-recovery for an individual patient might identify ways of improving outcomes. This systematic review aims to comprehensively summarise the existing evidence regarding baseline patient characteristics associated with recovery and non-recovery, as defined by measures of pain intensity, disability and global perceived improvement. METHODS AND ANALYSIS: Six electronic databases, PubMed, CINAHL, PEDro Database, EMBASE, Cochrane Library and Web of Science, will be searched, with terms related to the review question such as neck pain, prognostic or predictive research, from inception to 28 September of 2018. Studies will be included if they have investigated an association between patient characteristics and outcomes, with at least one follow-up time point. Two independent reviewers will screen the titles and abstracts followed by a full-text review to assess papers regarding their eligibility. Data from included papers will be extracted using standardised forms, including study and participants' characteristics, outcomes, prognostic factors and effect size of the association. The risk of bias of each study will be assessed using the Quality in Prognostic Studies tool. A narrative synthesis will be conducted considering the strength, consistency of results and the methodological quality. ETHICS AND DISSEMINATION: This systematic review does not require ethical approval. The results will be disseminated through publication in a peer-review journal, as a chapter of a doctoral thesis and through presentations at national and international conferences. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42018091183.
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 | 0,088 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,064 | 0,009 |
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 ».