Domains of Chronic Low Back Pain and Assessing Treatment Effectiveness: A Clinical Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Nonspecific chronic low back pain (CLBP) is a common clinical condition that has impacts at both the individual and societal level. Pain intensity is a primary outcome used in clinical practice to quantify the severity of CLBP and the efficacy of its treatment; however, pain is a subjective experience that is impacted by a multitude of factors. Moreover, differences in effect sizes for pain intensity are not observed between common conservative treatments, such as spinal manipulative therapy, cognitive behavioral therapy, acupuncture, and exercise training. As pain science evolves, the biopsychosocial model is gaining interest in its application for CLBP management. The aim of this article is to discuss our current scientific understanding of pain and present why additional factors should be considered in conservative CLBP management. In addition to pain intensity, we recommend that clinicians should consider assessing the multidimensional nature of CLBP by including physical (disability, muscular strength and endurance, performance in activities of daily living, and body composition), psychological (kinesiophobia, fear-avoidance, pain catastrophizing, pain self-efficacy, depression, anxiety, and sleep quality), social (social functioning and work absenteeism), and health-related quality-of-life measures, depending on what is deemed relevant for each individual. This review also provides practical recommendations to clinicians for the assessment of outcomes beyond pain intensity, including information on how large a change must be for it to be considered "real" in an individual patient. This information can guide treatment selection when working with an individual with CLBP.
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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 | 0,028 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».