A study exploring the prevalence of Extremity Pain of Spinal Source (EXPOSS)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate the proportion of patients that present with isolated extremity pain who have a spinal source of symptoms and evaluate the response to spinal intervention. METHODS: Participants (n = 369) presenting with isolated extremity pain and who believed that their pain was not originating from their spine, were assessed using a Mechanical Diagnosis and Therapy differentiation process. Numerical Pain Rating Scale, Upper Extremity/Lower Extremity Functional Index and the Orebro Questionnaire were collected at the initial visit and at discharge. Global Rating of Change outcomes were collected at discharge. Clinicians provided MDT 'treatment as usual'. A chi-square test examined the overall significance of the comparison within each region. Effect sizes between spinal and extremity source groups were calculated for the outcome scores at discharge. RESULTS: Overall, 43.5% of participants had a spinal source of symptoms. Effect sizes indicated that the spinal source group had improved outcomes at discharge for all outcomes compared to the extremity source group. DISCUSSION: Over 40% of patients with isolated extremity pain, who believed that their pain was not originating from the spine, responded to spinal intervention and thus were classified as having a spinal source of symptoms. These patients did significantly better than those whose extremity pain did not have a spinal source and were managed with local extremity interventions. The results suggest the spine is a common source of extremity pain and adequate screening is warranted to ensure the patients ́ source of symptoms is addressed.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».