Deciphering classification systems for neck pain—Understanding the content of classification systems to enhance physiotherapy management of neck pain
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Neck pain is a prevalent and disabling condition. Conservative management of this condition has shown only moderate effects. A solution to improve treatment effectiveness is to sub‐group patients into a classification system (CS) that allows for more personalised care. However, current stratification methods have only shown short‐term efficacy for pain. Given the limitations of these tools, it is pertinent to understand how these CSs are composed to be able to propose alternative patient management solutions. Objective To identify and examine the different components of classification systems specific to patients with neck‐related conditions. Method A systematic literature search was performed on 3 databases (PubMed, Scopus and CINAHL). Only systematic reviews, with or without meta‐analysis, and scoping reviews reporting CS with associated treatment for neck pain were included. Bias evaluation was performed through risk of bias in systematic review tools. Results From the search strategy, 741 citations were retrieved, and seven studies were included. From these studies, 37 CS with associated treatments were extracted. Mobilisations showed that 64% were constructed using physical findings, 61% of CS were guided by symptom modulation, 25% used results of self‐reported questionnaire, 14% used individual characteristics, 14% incorporated cognitive findings, 8% used neurological findings, 3% used results of medical diagnostic test, and 3% incorporated environmental findings. Fear‐avoidance beliefs was the only cognitive parameter considered among CS. Conclusion This study shows that existing classification systems for neck pain are limited and lack coverage of all potential drivers of pain and disability. The lack of recognition of psychosocial and pain neuroscience parameters may partly explain the limited effectiveness of these tools.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».