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Enregistrement W4282049425 · doi:10.1097/j.pain.0000000000002703

The Canadian version of the National Institutes of Health minimum dataset for chronic low back pain research: reference values from the Quebec Low Back Pain Study

2022· article· en· W4282049425 sur OpenAlexaffabout
Adriana Angarita Fonseca, M. Gabrielle Pagé, Carolina B. Meloto, Erika Lauren Gentile, Guillaume Léonard, Hugo Massé‐Alarie, Iulia Tufa, Jean‐Sébastien Roy, Laura S. Stone, Manon Choinière, Maryse Fortin, Mathieu Roy, Monica Sean, Pascal Tétreault, Pierre Rainville, Simon Deslauriers, Anaïs Lacasse

Notice bibliographique

RevuePain · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services SociauxCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalConcordia UniversityCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueUniversité de SherbrookeCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité LavalUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanMcGill University Health CentreMcGill UniversityCentre Hospitalier Universitaire de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLow back painContext (archaeology)Back painDepression (economics)MedicinePhysical therapyDistressSleep disorderChronic painPain catastrophizingPsychologyClinical psychologyPsychiatryInsomniaAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: The National Institutes of Health (NIH) minimum dataset for chronic low back pain (CLBP) was developed in response to the challenge of standardizing measurements across studies. Although reference values are critical in research on CLBP to identify individuals and communities at risk of poor outcomes such as disability, no reference values have been published for the Quebec (Canada) context. This study was aimed to (1) provide reference values for the Canadian version of the NIH minimum dataset among individuals with CLBP in Quebec, both overall and stratified by gender, age, and pain impact stratification (PIS) subgroups, and (2) assess the internal consistency of the minimum data set domains (pain interference, physical function, emotional distress or depression, sleep disturbance, and PIS score). We included 2847 individuals living with CLBP who completed the baseline web survey of the Quebec Low Back Pain Study (age: 44.0 ± 11.2 years, 48.1% women) and were recruited through social media and healthcare settings. The mean score was 6.1 ± 1.8 for pain intensity. Pain interference, physical function, emotional distress or depression, sleep disturbance, and PIS scores were 12.9 ± 4.1, 14.4 ± 3.9, 9.8 ± 4.4, 13.0 ± 3.6, and 26.4 ± 6.6, respectively. Emotional distress or depression showed floor effects. Good-to-excellent internal consistency was found overall and by language, gender, and age subgroups for all domains (alpha: 0.81-0.93) and poor-to-excellent internal consistency for PIS subgroups (alpha: 0.59-0.91). This study presents reference values and recommendations for using the Canadian version of the NIH minimum dataset for CLBP that can be useful for researchers and clinicians.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,180

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,012
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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