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Enregistrement W31931599 · doi:10.1155/2015/674354

Prevalence and Management of Back Pain in Adolescent Idiopathic Scoliosis Patients: A Retrospective Study

2015· article· en· W31931599 sur OpenAlexaffabout
Jean Théroux, Sylvie Le May, Carole Fortin, Hubert Labelle

Notice bibliographique

RevuePain Research and Management · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueScoliosis diagnosis and treatment
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePhysical therapyScoliosisIdiopathic scoliosisLow back painRetrospective cohort studyLumbarManual therapyPopulationBack painSurgeryAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Back pain (BP) has often been associated with adolescent idiopathic scoliosis (AIS), which is a three-dimensional deviation of the vertebral column. In adolescents, chronic pain appears to be a predictor of health care utilization and has a negative impact on physical, psychological and family well-being. In this population, BP tends to be persistent and may be a predictor of BP in adulthood. OBJECTIVE: To document the prevalence and management of BP in AIS patients. METHODS: A retrospective chart review of AIS patients who were referred to Sainte-Justine University Teaching Hospital (Montreal, Quebec) from 2006 to 2011 was conducted. RESULTS: A total of 310 randomly selected charts were reviewed. Nearly one-half of the patients (47.3%) mentioned that they experienced BP, most commonly in the lumbar (19.7%) and thoracic regions (7.7%). The type of BP was documented in only 36% (n=112) of the charts. Pain intensity was specified in only 21% (n=65) of the charts. In approximately 80% (n=248) of the charts, no pain management treatment plan was documented. CONCLUSIONS: The prevalence of BP was moderately high among the present sample of adolescents with AIS. An improved system for documenting BP assessment, type, treatment plan and treatment effectiveness would improve pain management for these patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,278 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations76
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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