Attributes Underlying Non-surgical Treatment Choice for People With Low Back Pain: A Systematic Mixed Studies Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The knowledge of patients' preferences in the medical decision-making process is gaining in importance. In this article we aimed to provide an overview on the importance of attributes underlying the choice of non-surgical treatments in people with low back pain (LBP). Methods: A systematic mixed studies review was conducted. Articles were retrieved from the search engines PubMed, ScienceDirect, and Scopus through June 21, 2018. The Mixed Methods Appraisal Tool (MMAT) was used to assess the quality of the study, and each step was performed by 2 reviewers. ANALYSIS: From a total of 390 articles, 13 were included in the systematic review, all of which were considered to be of good quality. Up to 40 attributes were found in studies using various methods. Effectiveness, ie, pain reduction, was the most important attribute considered by patients in their choice of treatment. This attribute was cited by 7 studies and was systematically ranked first or second in each. Other important attributes included the capacity to realize daily life activities, fit to patient's life, and the credibility of the treatment, among others. DISCUSSION: Pain reduction was the most important attribute underlying patients' choice for treatment. However, this was not the only trait, and future research is needed to determine the relative importance of the attributes.
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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 | 0,026 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».