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Enregistrement W4207062522 · doi:10.7759/cureus.21529

Chronic Low Back Pain Forced Me to Search for and Find Pain Solutions: An Autobiographical Case Report

2022· article· en· W4207062522 sur OpenAlexaff
Hélène Bertrand

Notice bibliographique

RevueCureus · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProlotherapyLow back painSciaticaPhysical therapyPain reliefRandomized controlled trialSurgeryAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lifelong, pregnancy-induced low back pain forced me to search for solutions to the problem of pain. Currently, low back pain is often diagnosed as "nonspecific" and, as a result, a multitude of tests and poorly effective, at times side effect-laden or habit-forming treatments are recommended. My quest for relief took me to first diagnose my pain as coming from the sacroiliac joints, then to prolotherapy, the first treatment which brought me prolonged relief. I then learned how to perform prolotherapy. In 2009, when I undertook a randomized controlled study of dextrose prolotherapy for rotator cuff tendinopathy, I restricted my practice to treating pain. As low back pain was a large part of my practice, I sought new ways to examine the sacroiliac joints. I conducted a consecutive patient data collection which suggested that over three-quarters of those with low back pain suffer from displaced sacroiliac joints. In a further randomized controlled study, I found that the two-minute corrective exercise I derived from this test provided immediate relief to 90% of those using it. With Dr. John Clark Lyftogt I discovered the safety and effectiveness of 5% dextrose perineural injections to provide immediate pain relief to any area supplied by a nerve I could reach with my needle. As I was treating many diabetics with peripheral neuropathy, I shifted my perineural injection material to 5% mannitol, which may be as effective, with less exposure to dextrose as a potential benefit for diabetics. As most people dislike injections, a pharmacist and I developed a mannitol-containing topical cream for pain relief. We compared a base cream to the same cream with mannitol on lips pretreated with capsaicin cream which made them burn. By 10 minutes the probability the two creams were as effective in relieving the burn was less than 0.001 in favor of mannitol. When given to 235 patients with a total of 289 different painful conditions, we found that it provided 53% relief in an average of 16 minutes with a median of four hours duration. Now retired, after 55 years of medical practice, I love to relieve the pain of friends and fellow hikers using exercise and cream. Searching for and finding solutions to chronic pain has enriched my life and that of many others.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0060,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations0
Publié2022
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