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Enregistrement W4372349157 · doi:10.1101/2023.05.05.23289575

Counting your chickens before they hatch: improvements in an untreated chronic pain population, beyond regression to the mean and the placebo effect

2023· preprint· en· W4372349157 sur OpenAlexaff
Monica Sean, Alexia Coulombe-Lévêque, William Nadeau, Anne-Catherine Charest, Marylie Martel, Guillaume Léonard, Pascal Tétreault

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChronic painPhysical therapyPlaceboPopulationMedicineObservational studyLow back painPain catastrophizingAnxietyRegression toward the meanInternal medicinePsychiatryStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and aims Isolating the effect of an intervention from the natural course and fluctuations of a condition is a challenge in any clinical trial, particularly in the field of pain. Regression to the mean (RTM), wherein extreme scores are more likely to be followed by more average scores, may explain some of those observed fluctuations. However, while this phenomenon is relatively well-known, its effect on outcome measures is rarely quantified, and often only evoked as a potential confound. In this paper, we describe and quantify such symptom fluctuations in a chronic pain population in the absence of treatment, and compare the relative stability of various self-reported outcome measures in untreated chronic low back pain (CLBP) patients and healthy controls (HC). Methods Twenty-three untreated CLBP patients and 25 HC took part in this observational study, wherein they were asked to complete an array of commonly used questionnaires in pain studies (including the Pain Catastrophizing Scale [PCS], State and Trait Anxiety Inventory [STAI], Central Sensitization Inventory [CSI], Pain Disability Index [PDI], Brief Pain Inventory [BPI] etc.) during each of three visits (V1, V2, V3) at 2-month intervals. Scores at V1 were classified into three subgroups (extremely high, normal and extremely low), based on z-scores. The average delta (Δ=V2-V1) was calculated for each subgroup, for each questionnaire, to describe the evolution of scores over time. This analysis was repeated with the data for V2 and V3. Results High initial scores were likely to be followed by more average scores; for instance, the “extremely high” subgroup for the PCS (a reputably ‘stable’ questionnaire) had an average decrease of 12/52 from V1 to V2. Participants with “average” initial scores tended to show a small decrease over time, and participants with “extremely low” initial scores tended to remain stable. However, while the pattern of fluctuation in the three subgroups was similar across questionnaires, the magnitude of these fluctuations varied greatly. The STAI and CSI were the most stable questionnaires of all, with even the “extremely high” subgroup showing little or no improvement over time. The least stable questionnaires were the PCS, PDI and BPI. Discussion and conclusion These pain trajectories in untreated patients cannot be attributable to RTM alone because of their asymmetry, nor to the placebo effect as they occurred in the absence of any intervention. We propose that the observed improvements could be the result of an Effect of Care, wherein participants had meaningful improvements simply from taking part in a study and talking about their pain to benevolent research staff, despite the absence of active or sham treatment. These findings have important clinical ramifications. Beyond simply raising a flag as to the existence (and significance) of Effect of Care, we provide a questionnaire-specific baseline of expected fluctuations based on initial score, against which researchers can compare results from clinical trials when trying to isolate the effect of their intervention.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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