Influence of low back pain characteristics on the healthcare procedures prescribed by general practitioners for adult patients: ancillary analysis of the French ECOGEN study
Notice bibliographique
Résumé
Non-specific low back pain is a frequent reason for consultation, yet little is known about how general practitioners manage it in France. To describe the healthcare procedures general practitioners prescribe for low back pain in France. This is an ancillary analysis of an observational, cross-sectional study (ECOGEN) conducted between November 2011 and April 2012 among 128 general practitioners. Adults younger than 65 years consulting for low back pain were included. Patient and general practitioner characteristics, consultation results (diagnosis) and healthcare procedures were collected and coded using the International Classification in Primary Care. Analyses focused on the initial or follow-up consultation, adjusting on age, gender, and socio-occupational category. Out of 11510 consultations, 845 (7.3%) were for low back pain. Of these, 776 (79.5%) resulted in a clinical examination, 634 (73.4%) in medication prescription, and 203 (23.9%) were prescribed sick leave, but imaging and specialist referral were rare. Imaging was more frequent with radiating pain (adjusted odds ratio (aOR) = 1.61; 95% CI [1.07, 2.42]), as were specialist referrals (OR = 2.92; 95% CI [1.40, 6.09]) and sick leave prescription (aOR = 1.52; 95% CI [1.10, 2.09]), but physiotherapist referral was less frequent (aOR = 0.55; 95% CI [0.38, 0.82]). Clinical examinations (aOR = 2.75; 95% CI [1.98, 3.80]), imaging (aOR = 1.61; 95% CI [1.02, 2.31]) and medication prescriptions (aOR = 2.34; 95% CI [1.65, 3.30]) were more common in initial consultations, but specialist referral (aOR = 0.16; 95% CI [0.05, 0.47]) or sick leave prescription (aOR = 0.68; 95% CI [0.48, 0.97]) were rarer. Low back pain characteristics could influence healthcare procedures more markedly than patient or general practitioner characteristics. Les douleurs lombaires non spécifiques sont un motif fréquent de consultation, mais on en sait peu sur la manière dont les médecins généralistes gèrent ces plaintes. Décrire les soins prodigués ou prescrits par les médecins généralistes en France pour les douleurs lombaires. Il s'agit d'une analyse secondaire de l'étude ECOGEN, une étude observationnelle et transversale menée entre novembre 2011 et avril 2012 auprès de 128 médecins généralistes. Étaient inclus les adultes de moins de 65 ans qui consultaient pour des douleurs lombaires. Les caractéristiques des patients et des praticiens, le résultat de la consultation (diagnostics) et les soins prodigués ou prescrits étaient collectés et codés selon la classification internationale en soins primaires. Les analyses ont distingué les consultations initiales ou de suivi, en ajustant pour l'âge, le sexe et la catégorie socio-professionnelle. Sur 11510 consultations, 845 (7,3 %) étaient motivées par des douleurs lombaires. Parmi celles-ci, 776 (79,5 %) ont conduit à un examen clinique, 634 (73,4 %) à une ordonnance de médicament et 203 (23,9 %) à un arrêt de travail. La prescription d'imagerie et le renvoi vers un spécialiste étaient peu fréquents. La prescription d'imagerie était plus fréquente en cas de douleurs irradiantes (Odds ratio (OR) ajusté = 1,61 ; IC95 % [1,07-2,42]), de même que l'adressage à un spécialiste (OR ajusté = 2,92 ; IC95 % [1,40-6,09]) et l'arrêt de travail (OR ajusté = 1,52 ; IC95 % [1,10-2,09]). En revanche, la prescription de kinésithérapie était moins fréquente (OR ajusté = 0,55 ; IC95 % [0,38-0,82]). L'examen clinique (OR ajusté = 2,75 ; IC95 % [1,98-3,80]), l'imagerie (OR ajusté = 1,61 ; IC95 % [1,02-2,31]) et la prescription de médicaments (OR ajusté = 2,34 ; IC95 % [1,65-3,30]) étaient plus fréquents en consultation initiale, mais l'adressage chez un spécialiste (OR ajusté = 0,16 ; IC95 % [0,05-0,47]) et l'arrêt de travail (OR ajusté = 0,68 ; IC95 % [0,48-0,97]) étaient moins fréquents. Les caractéristiques des douleurs lombaires pourraient influencer les soins prodigués ou prescrits plus fortement que les caractéristiques des patients ou celles des praticiens.
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 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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».