Physical measures of physical functioning as prognostic factors to predict outcomes in low back pain: Protocol for a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low back pain (LBP) is a highly prevalent condition that substantially impairs individuals' physical functioning. This highlights the need for effective management strategies to improve patient outcomes. It is, therefore, crucial to have knowledge of physical functioning prognostic factors that can predict outcomes to facilitate the development of targeted treatment plans aiming to achieve better patient outcomes. There is no synthesis of evidence for physical functioning measures as prognostic factors in the LBP population. The objective of this systematic review is to synthesize evidence for physical measures of physical functioning as prognostic factors to predict outcomes in LBP. METHODS: The protocol is registered in the International Prospective Register of Systematic Reviews and reported in line with the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis Protocols (PRISMA-P). Prospective longitudinal observational studies investigating potential physical prognostic factors in LBP and/or low back-related leg pain population will be included, with no restriction on outcome. Searches will be performed in MEDLINE, EMBASE, Scopus, CINAHL databases, grey literature search using Open Grey System and ProQuest Dissertations and Theses, hand-searching journals, and reference lists of included studies. Two independent reviewers will evaluate the eligibility of studies, extract data, assess risk of bias and quality of evidence. Risk of bias will be assessed using the Quality in Prognostic Studies (QUIPS) tool. Adequacy of clinical, methodological, and statistical homogeneity among included studies will decide quantitative (meta-analysis) or qualitative analysis (narrative synthesis) focused on prognostic factors and strength of association with outcomes. Quality of cumulative evidence will be evaluated using a modified Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE). DISCUSSION: Information about prognostic factors can be used to predict outcomes in LBP. Accurate outcome prediction is essential for identifying high-risk patients that allows targeted allocation of healthcare resources, ultimately reducing the healthcare burden. REGISTRATION: PROSPERO, CRD42023406796.
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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 | 0,064 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,075 | 0,009 |
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 ».