Low back pain rehabilitation in 2020: new frontiers and old limits of our understanding
Notice bibliographique
Résumé
Low back pain (LBP) is the most common musculoskeletal condition affecting the quality of life of individuals, especially if persistent. Over the decades, a lot of work has been done in an attempt to reduce the negative impact of back pain, and help patients recover and maintain a better quality of life. New insights are coming from different fields of research, with a lot of work being done in searching for the etiology of LBP, describing the different phenotypes of symptomatic spines, and identifying factors involved in the persistence of the disease. Nevertheless, still a lot remains to be done to fully understand the problem of back pain and its causes. Even today, there appears to be a wide gap between basic science and applied rehabilitation research on LBP. The first is still searching in many different ways for the "holy grail" of the pain generator and providing very interesting results with particular relevance to surgical, drug-related and other biological approaches, while the second is pragmatically focusing on modifiable factors that may influence back pain outcomes. Yet, personalized, effective spine care has not been fully realized. While we recognize the potential of basic science advances, there is an immediate need for more translational rehabilitation research, as well as studies focused on the effectiveness of rehabilitation approaches.
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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 | 0,015 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,010 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».