How Low Back Pain is Managed—A Mixed-Methods Study in 32 Countries. Part 2 of Low Back Pain in Low- and Middle-Income Countries Series
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Lancet Low Back Pain (LBP) Series highlighted the lack of LBP data from low- and middle-income countries (LMICs). The study aimed to describe (1) what LBP care is currently delivered in LMICs and (2) how that care is delivered. DESIGN: An online mixed-methods study. METHODS: A Consortium for LBP in LMICs (n = 65) was developed with an expert panel of leading LBP researchers (>2 publications on LBP) and multidisciplinary clinicians and patient partners with 5 years of clinical/lived LBP experience in LMICs. Quantitative data were analyzed using descriptive statistics. Two researchers independently analyzed qualitative data using inductive and deductive coding and developed a thematic framework. RESULTS: Forty-seven (85%) of 55 invited panel members representing 32 LMICs completed the survey (38% women, 62% men). The panel included clinicians (34%), researchers (28%), educators (6%), and people with lived experience (4%). Pharmacotherapies and electrophysiological agents were the most used LBP treatments. The thematic framework comprised 8 themes: (1) self-management is ubiquitous, (2) medicines are the cornerstone, (3) traditional therapies have a place, (4) society plays an important role, (5) imaging use is very common, (6) reliance on passive approaches, (7) social determinants influence LBP care pathway, and (8) health systems are ill-prepared to address LBP burden. CONCLUSION: LBP care in LMICs did not consistently align with the best available evidence. Findings will help research prioritization in LMICs and guide global LBP clinical guidelines. J Orthop Sports Phys Ther 2024;54(8):560-572. Epub 11 April 2024. doi:10.2519/jospt.2024.12406
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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 | 0,012 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».