Features of the course and treatment of low back pain in patients with reduced bone mineral density
Notice bibliographique
Résumé
Objective. To investigate the features of the course, clinical manifestations and the effect of symptomatic slow anti-inflammatory drugs (SYSADOA) on the course of the disease in patients with low back pain and low bone mineral density.Materials and methods. The study included 100 patients (60 women and 40 men) aged 34 to 80 years. Patients were divided into 3 groups depending on the index of bone mineral density (BMD). Peculiarities of the course and effectiveness of treatment were assessed using questionnaires VAS, Oswestry, Roland-Morris and McGill. Levels of nonspecific indicators of inflammation (ESR and CRP), cytokines (IL-1, IGF-1, NO), metabolic indicators (lipid, carbohydrate, liver markers) were also studied. “SPSS Statistics” software was used for statistical data processing.Results. The research showed that patients with low bone mineral density had worse performance results on the VAS, Oswestry, McGill and Roland-Morris questionnaires compared to patients with normal BMD. Inflammatory rates such as ESR, CRP, IL-1, NO, IGF-1 were also worse in patients with low bone mineral density. The dynamics of questionnaires and inflammatory markers during treatment was better in patients with normal BMD.Conclusions. Our study showed that patients with low bone mineral density had a more severe course of low back pain: more intense inflammation, worse psycho-emotional state, physical activity and quality of life compared to people with normal BMD. Moreover, patients with low bone mineral density had worse dynamics of SYSADOA treatment.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».