Report of the NIH Task Force on Research Standards for Chronic Low Back Pain
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Despite rapidly increasing intervention, functional disability due to chronic low back pain (cLBP) has increased in recent decades. We often cannot identify mechanisms to explain the major negative impact cLBP has on patients’ lives. Such cLBP is often termed non-specific, and may be due to multiple biologic and behavioral etiologies. Researchers use varied inclusion criteria, definitions, baseline assessments, and outcome measures, which impede comparisons and consensus. The NIH Pain Consortium therefore charged a Research Task Force (RTF) to draft standards for research on cLBP. The resulting multidisciplinary panel recommended using 2 questions to define cLBP; classifying cLBP by its impact (defined by pain intensity, pain interference, and physical function); use of a minimal data set to describe research participants (drawing heavily on the PROMIS methodology); reporting “responder analyses” in addition to mean outcome scores; and suggestions for future research and dissemination. The Pain Consortium has approved the recommendations, which investigators should incorporate into NIH grant proposals. The RTF believes these recommendations will advance the field, help to resolve controversies, and facilitate future research addressing the genomic, neurologic, and other mechanistic substrates of chronic low back pain. We expect the RTF recommendations will become a dynamic document, and undergo continual improvement.Perspective: A Task Force was convened by the NIH Pain Consortium, with the goal of developing research standards for chronic low back pain. The results included recommendations for definitions, a minimal dataset, reporting outcomes, and future research. Greater consistency in reporting should facilitate comparisons among studies and the development of phenotypes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,057 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle