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Enregistrement W2910374413 · doi:10.1002/acr.23811

Course of Back Pain in the Canadian Population: Trajectories, Predictors, and Outcomes

2019· article· en· W2910374413 sur OpenAlexaffabout
Mayilée Cañizares, Y. Raja Rampersaud, Elizabeth M. Badley

Notice bibliographique

RevueArthritis Care & Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDepression (economics)Back painHealth carePopulationLow back painCategorizationPhysical therapyGerontologyAlternative medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To identify and describe back pain trajectory groups and to compare indicators of health status, medication, and health care use in these groups. METHODS: A representative sample (n = 12,782) of the Canadian population was followed-up from 1994/1995 to 2010/2011. Participants were interviewed biannually and provided data on sociodemographic (e.g., education) and behavior-related (e.g., physical activity) factors, depression, comorbidities, pain, disability, medication use (e.g., opioids), and health care use (e.g., primary care visits). We used group-based trajectory analysis to categorize participants according to patterns in the course of their back pain during the 16-year follow-up period and compared indicators of pain, disability, medication, and health care use in the trajectory groups. RESULTS: A total of 45.6% of the participants reported back pain at least once during follow-up. Of those, we identified 4 trajectories: persistent (18.0%), developing (28.1%), recovery (20.5%), and occasional (33.4%). The persistent and developing groups were characterized as having pain that prevented activities, disability, depression, and comorbidities. There were significant differences in the patterns of medication and health care use across the groups, with a general trend of most to least health care and medication use in the persistent, developing, recovering, and occasional groups. Those in the recovery group had an increasing trajectory reflecting opioid and antidepressant use. CONCLUSION: Approximately 1 in 5 people with back pain experience a persistent pain trajectory with an associated increase in pain, disability, and health care use. Further research is needed to determine whether the groups identified represent different diagnoses, which may provide insight into the selection of stratified treatment and aid in designing early prevention and management strategies in the population.

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)0,003
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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