Can the Mismatch of Measured Pelvic Morphology vs. Lumbar Lordosis Predict Chronic Low Back Pain Patients?
Notice bibliographique
Résumé
Background: Measures of lumbar lordosis (LL) and elliptical modeling variables have been shown to discriminate between normal and chronic low back pain (CLBP) patients. Pelvic morphology influences an individual’s sagittal lumbar alignment. Our purpose is to investigate the sensitivity and specificity of lumbar sagittal radiographic alignment and modeling variables to identify if these can discriminate between normal controls and CLBP patients. Methods: We conducted a computer analysis of digitized vertebral body corners on lateral lumbar radiographs of normal controls and CLBP patients. Fifty normal controls were attained from a required pre-employment physical examination (29 men; 21 women; mean age of 27.7 ± 8.5 years), with no history of low back pain, a normal spinal examination, no pathologies, anomalies, or instability. Additionally, 50 CLBP patients (29 men; 29.5 ± 8 years of age) were randomly chosen and matched to the characteristics of the controls. The inclusion criteria required no abnormalities on lumbar spine radiographs. The parameters included the following: ARA L1-L5 lordosis, ARA T12-S1 lordosis, Cobb T12-S1, b/a elliptical modelling ratio, sacral base angle (SBA), and S1 posterior tangent to vertical (PTS1). Two measures of pelvic morphology were determined for each person—the angle of pelvic incidence (API) and posterior tangent pelvic incidence angle (PTPIA)—and the relationships between API − ARA T12-S1, API − Cobb T12-S1, and API − ARA L1-5 was determined. Descriptive statistics and correlations among the primary variables were determined. The receiver operating characteristic curves (ROC curves) for primary variables were analyzed. Results: The mean values of LL were statistically different between the normal and CLBP groups (p < 0.001), indicating a hypo-lordotic lumbar spine for the CLBP group. The mean b/a ratio was lower in the chronic pain group (p = 0.0066). The pelvic morphology variables were similar between the groups (p > 0.05). API had a stronger correlation to the SBA and Cobb T12-S1 than PTPIA did, while PTPIA had a stronger correlation to the S1 tangent and ARA T12-S1 than API did. While CLBP patients had a stronger correlation of ARA T12-S1 and Cobb T12-S1 relative to the pelvic morphology, they also had a reduced correlation of ARA L1-L5 lordosis relative to their SBA and pelvic morphology measures. API − T12-S1, API − L1-L5, and API − Cobb T12-S1 were statistically different between the groups, p < 0.001. Using ROC curve analyses, it was identified that ARA L1-L5 lordosis of 36° and ARA T12-S1 of 68° have a good sensitivity and specificity to discriminate between normal and CLBP patients. ROC curve analyses identified that lordosis ARAT12-S1 < 68° (AUC = 0.83), lordosis ARAL1-L5 < 36° (AUC = 0.78), API − ARA T12-S1 < −18° (AUC = 0.75), API − ARAL1-L5 > 35° (AUC = 0.71), and API − Cobb T12-S1 < −5° (AUC = 0.69) had moderate to good discrimination between groups (AUC = 0.83, 0.78, 0.75, and 0.72). Conclusions: Pelvic morphology is similar between normal and CLBP patients. CLBP patients have an abnormal ‘fit’ of their API − ARAT12-S1 and L1-L5 lumbar lordosis relative to their pelvic morphology and sacral tilt shown as a hypolordosis.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».