Exploring pain phenotypes in workers with chronic low back pain: Application of IMMPACT recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic low back pain (CLBP) is a major cause of disability globally. Stratified care has been proposed as a means to improve prognosis and treatment but is generally based on limited aspects of pain, including biopsychosocial drivers.Aims: Following Initiative on Methods, Measurement, and Pain Assessment in Clinical Trials (IMMPACT) recommendations, the present study explored pain phenotypes with a sample of workers with CLBP, a population for which no pain phenotypes have been derived to date.Methods: A cross-sectional design was used with a sample of 154 workers with CLBP attending a rehabilitation clinic, recruited in person and from social media. Latent class analysis was used to identify subgroups of patients with different pain profiles based on ten pain indicators (pain variability, pain intensity, pain quality, somatization, sleep quality, depression, fatigue, pain catastrophizing, neuropathic pain, and central sensitization).Results: The majority of the sample (85%) were recruited through social media. Both the two-class and three-class solutions were found to be satisfactory in distinguishing phenotypes of workers with CLBP. Three variables proved particularly important in distinguishing between the pain phenotypes—pain quality, fatigue, and central sensitization—with higher scores on these indicators associated with pain phenotypes with higher pain burden. Increased chronic pain self-efficacy, work-related support, and perceived work abilities were protective risk factors for being in a higher pain burden class.Conclusions: The present study is the first to explore IMMPACT recommendations for pain phenotyping with workers with CLBP. Future prospective research will be needed to validate the proposed pain phenotypes.
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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 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».