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Enregistrement W3126340418 · doi:10.1016/j.xnsj.2021.100051

A successful, cost-effective low back pain triage system: a pilot study

2021· article· en· W3126340418 sur OpenAlexaff
Hamilton Hall, E. Richard Prostko, Katie Haring, Michael A. Fischer, Boyle C. Cheng

Notice bibliographique

RevueNorth American Spine Society Journal (NASSJ) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTriageLow back painReferralBack painMedical diagnosisPhysical therapyEmergency departmentEmergency medicineAlternative medicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Effective triage - directing patients with low back pain to appropriate treatment or correct referral - is fundamental to quality care. Without guidelines, a physician's initial decision may lead to unnecessary investigation, unneeded intervention or unwarranted consultation.Methods: To compare the functional outcomes of patients triaged by a classification based on clinical presentation with those of patients selected at the clinicians’ discretion, an insurance-owned hospital network employed forty-seven specially-trained physical therapists, working within participating primary care practices, to classify low back pain patients into specific Patterns of Pain. Between October 2017 and April 2019, the primary care physicians used this classification, derived entirely from the patient's history and physical examination, to direct subsequent treatment for 260 consecutive low back pain patients. Patients with systemic symptoms, recent substantial trauma or non-mechanical diagnoses indicative of spinal infections or possible malignancy were excluded. Functional outcome measures were spinal imaging, opioid use, length of treatment and number of visits, back-related unplanned care, frequency of spinal surgery and back-related episode cost. These were compared with a control group of 256 propensity-matched patients and, for assessing the financial impact, with a historic cohort of 111 previously treated, non-classified patients.Results: Spinal imaging: study group 24.5%; controls 42.2% (P< .001). Narcotic use: study group 4.6%; controls 13.3% (P< .001). Treatment length: study group 62.2 days; controls 74.5 days (P=.10). Treatment visits: study group 1528 visits; controls 2,046 visits (P=.003). Unplanned care: study group 1.9%; controls 12.8% (P< .001). Spine surgery: study group 15.4%; controls 26.2% (P=.005). Episode cost: study group $1453; controls $2334 (P=.005).Conclusions: A well-defined clinically-based triage system produced meaningful reductions in imaging, opioid use, treatment duration, unplanned interventions, surgery and cost of care.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,351 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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