The Quebec Low Back Pain Study: a protocol for an innovative 2-tier provincial cohort
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The neurobiological mechanisms underlying recovery from or persistence of low back pain (LBP) remain misunderstood, limiting progress toward effective management. We have developed an innovative two-tier design to study the transition from acute to chronic LBP. The objective of the first tier is to create a provincial web-based infrastructure to recruit and monitor the trajectory of individuals with acute LBP. The objective of the second tier is to fuel hypothesis-driven satellite data collection centers with specialized expertise to study the role of biomechanical, epigenetic, genetic, neuroanatomical, ontological, physiological, psychological, and socioeconomic factors in LBP chronicity. METHODS: This article describes the first tier of the protocol: establishment of the Core Dataset and Cohort. Adults with acute LBP will be recruited through networks, media, and health care settings. A web-based interface will be used to collect self-reported variables at baseline and at 3, 6, 12, and 24 months. Acute LBP will be defined according to the Dionne 2008 consensus. Measurements will include the Canadian minimum data set for chronic LBP research, DN4 for neuropathic pain, comorbidities, EQ-5D-5L for quality of life, and linkage with provincial medico-administrative databases. The primary outcome will be the transition to chronic LBP, as defined by Deyo 2014. Secondary outcomes include health care resource utilization, disability, sick leave, mood, and quality of life. PERSPECTIVE: This study brings together diverse research expertise to investigate the transition from acute to chronic LBP, characterize the progression to recovery or chronicity, and identify patterns associated with that progression.
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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 | 0,029 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,007 |
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 ».