Trajectories of Physical Function and Disability Over 12 Months in Older Adults With Chronic Low Back Pain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Understanding prognosis is critical for clinical care and health policy initiatives. The purpose of this study was to determine whether distinct prognostic trajectories of physical function and disability exist in a cohort of 245 community-dwelling older adults with chronic low back pain (LBP), and to characterize the demographic, health, and pain-related profiles of each trajectory subgroup. METHODS: All participants underwent standard clinic examinations at baseline, 3 months, 6 months, and 12 months. At each time point, the Late Life Function & Disability Instrument (LLFDI) was used to measure general physical function (LLFDI Function) and disability (LLFDI Disability-Limitation); the Quebec LBP Disability Questionnaire was used to measure disability due to pain. Growth mixture modeling (GMM) was performed on each outcome to identify distinct trajectory classes/subgroups; baseline demographic (eg, age and sex), health (eg, comorbidities, depressive symptoms, and physical activity level), and pain-related (eg, LBP intensity, pain-related fear, and pain catastrophizing) characteristic profiles were compared across subgroups. RESULTS: GMM statistics revealed an optimal number of 3 to 4 trajectory subgroups, depending on the outcome examined. Subgroups differed across demographic, health, and pain-related characteristics; the classes with the most favorable prognoses had consistent profile patterns: fewer depressive symptoms, fewer comorbidities, higher physical activity levels, lower LBP intensities, less pain-related fear, and less pain catastrophizing. CONCLUSION: Our findings indicate that several distinct trajectory subgroups exist that would have been masked by observing mean cohort change alone. Furthermore, subgroup characteristic profiles may help clinicians identify likely prognostic trajectories for their patients. Future research should focus on identifying modifiable risk factors that best predict group membership, and tailoring interventions to mitigate the risk of poor prognosis.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».