Low back pain-driven inpatient stays in the United States: a nationwide repeated cross-sectional analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low back pain (LBP)-driven inpatient stays are resource-intensive and costly, yet data on contemporary national trends are limited. MATERIALS AND METHODS: This study used repeated cross-sectional analyses through a nationally representative sample (US National Inpatient Sample, 2016-2019). Outcomes included the rate of LBP-driven inpatient stays; the resource utilization (the proportion of receiving surgical treatments and hospital costs) and prognosis (hospital length of stay and the proportion of nonroutine discharge) among LBP-driven inpatient stays. LBP was classified as overall, nonspecific, and specific (i.e. cancer, cauda equina syndrome, vertebral infection, vertebral compression fracture, axial spondyloarthritis, radicular pain, and spinal canal stenosis). Analyses were further stratified by age, sex, and race/ethnicity. RESULTS: 292 987 LBP-driven inpatient stays (weighted number: 1 464 690) were included, with 269 080 (91.8%) of these for specific LBP and 23 907 (8.2%) for nonspecific LBP. The rate of LBP-driven inpatient stays varied a lot across demographic groups and LBP subtypes (e.g. for overall LBP, highest for non-Hispanic White 180.4 vs. lowest for non-Hispanic Asian/Pacific Islander 42.0 per 100 000 population). Between 2016 and 2019, the rate of nonspecific LBP-driven inpatient stays significantly decreased (relative change: 46.9%); however, substantial variations were found within subcategories of specific LBP-significant increases were found for vertebral infection (relative change: 17.2%), vertebral compression fracture (relative change: 13.4%), and spinal canal stenosis (relative change: 19.9%), while a significant decrease was found for radicular pain (relative change: 12.6%). The proportion of receiving surgical treatments also varied a lot (e.g. for overall LBP, highest for non-Hispanic White 74.4% vs. lowest for non-Hispanic Asian/Pacific Islander 62.8%), and significantly decreased between 2016 and 2019 (e.g. for nonspecific LBP, relative change: 28.6%). Variations were also observed for other outcomes. CONCLUSIONS: In the US, the burden of LBP-driven inpatient stays (i.e. rates of LBP-driven inpatient stays, resource utilization, and prognosis among LBP-driven inpatient stays) is enormous. More research is needed to understand why the burden varies considerably according to the LBP subtype (i.e. nonspecific and specific LBP as well as subcategories of specific LBP) and the subpopulation concerned (i.e. stratified by age, sex, and race/ethnicity).
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».