Recherche de facteurs prédictifs de réponse au traitement par Discogel intra-discal chez les patients lombalgiques et lomboradiculalgiques d'origine discale
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: low back pain and sciatica are a major public health problems. This has become a priority since the past decades. The Discogel, percutaneously administrated, is used for the treatment of lumbar sciatica or low back pain caused by a herniated disc. Studies report 25 to 30% of failure rates. It is routinely used since many years in the physical and rehabilitation medical service of the University Hospital of Bordeaux. Aim: the research of predictive factors of efficacy in the use of Discogel in sciatica or low back pain caused by a herniated disc. Method: retrospective descriptive study of the files of patients with sciatica or low back pain caused by herniated disc, treated by injection of Discogel between July 2014 and the 4th June 2018. Treatment’s efficacy is defined by the Minimum Clinically Important Improvement and Patient Acceptable Symptom State values applied at the Quebec Back Pain Disability Scale: a score below 40 after treatment and an improvement of that score equal to or higher than 20%. Results: 84 files was analyzed. Treatment’s efficacy criteria was found in 59 files. Finger-floor distance, which represent trunk flexibility, is predictive of Discogel’s efficacy in sciatica or low back pain caused by disc herniation. Sex, time of medical leave and the kind of disc herniation are not predictive of efficacy. Conclusion: the discovery of predictive factors of efficacy in the use of Discogel in sciatica or low back pain caused by a herniated disc might be used to decrease the failure rate.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».