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Enregistrement W4389068410 · doi:10.15619/nzjp.v51i3.375

The Understanding persistent Pain Where it ResiDes study of low back pain cohort profile

2023· article· en· W4389068410 sur OpenAlexaff
Luke C. Jenkins, Wei‐Ju Chang, Valentina Buscemi, Matthew Liston, Michael K. Nicholas, Thomas Graven‐Nielsen, Paul W. Hodges, Valerie C. Wasinger, Laura S. Stone, Susan G. Dorsey, James H. McAuley, Siobhan M. Schabrun

Notice bibliographique

RevueNew Zealand Journal of Physiotherapy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensParkwood InstituteWestern University
Organismes subventionnairesNeuroscience Research Australia
Mots-clésBiopsychosocial modelMedicinePhysical therapyCohortLow back painDepression (economics)Chronic painAnxietyPain catastrophizingCohort studyInternal medicinePsychiatryAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite chronic low back pain (LBP) being considered a biopsychosocial condition for diagnosis and management, few studies have investigated neurobiological risk factors thought to underpin the transition from acute to chronic LBP. The aim of this research is to describe the methodology, compare baseline characteristics between acute LBP participants and pain-free controls, and compare LBP participants with or without completed follow-up. One hundred and twenty individuals experiencing acute LBP and 57 pain-free controls were recruited to participate in the Understanding persistent Pain Where it ResiDes (UPWaRD) study. Neurobiological, psychological, and sociodemographic data were collected at baseline, and at 3 and 6 months. Ninety-five participants (79%) provided outcome data at 3-month follow-up and 96 participants (80%) at 6 months. Compared to controls, LBP participants in the UPWaRD cohort were older, had a higher BMI, a higher prevalence of comorbidities, and higher medication usage. Higher depression, anxiety and stress, lower pain self-efficacy, and higher pain catastrophising during acute LBP were correlated with higher 6-month pain and disability. This cohort provides novel and significant opportunities to increase understanding of neurobiological risk factors of LBP. Future findings endeavour to provide new targets for treatment and prevention of chronic LBP. Additional priorities include exploring epigenetic and proteomic biomarkers of poor LBP outcome.

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)0,003
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,312
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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