Low-back pain after lumbar discectomy for disc herniation: what can you tell your patient?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Lumbar discectomy (LD) is frequently performed to alleviate radicular pain resulting from disc herniation. While this goal is achieved in most patients, improvement in low-back pain (LBP) has been reported inconsistently. The goal of this study was to characterize how LBP evolves following discectomy. METHODS: The authors performed a retrospective analysis of prospectively collected patient data from the Canadian Spine Outcomes and Research Network (CSORN) registry. Patients who underwent surgery for lumbar disc herniation were eligible for inclusion. The primary outcome was a clinically significant reduction in the back pain numerical rating scale (BPNRS) assessed at 12 months. Binary logistic regression was used to model the relationship between the primary outcome and potential predictors. RESULTS: There were 557 patients included in the analysis. The chief complaint was radiculopathy in 85%; 55% of patients underwent a minimally invasive procedure. BPNRS improved at 3 months by 48% and this improvement was sustained at all follow-ups. LBP and leg pain improvement were correlated. Clinically significant improvement in BPNRS at 12 months was reported by 64% of patients. Six factors predicted a lack of LBP improvement: female sex, low education level, marriage, not working, low expectations with regard to LBP improvement, and a low BPNRS preoperatively. CONCLUSIONS: Clinically significant improvement in LBP is observed in the majority of patients after LD. These data should be used to better counsel patients and provide accurate expectations about back pain improvement.
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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 | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».