Disability reduction following a lumbar stabilization exercise program for low back pain: large vs. small improvement subgroup analyses of physical and psychological variables
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about why patients with low back pain (LBP) respond differently to treatment, and more specifically, to a lumbar stabilization exercise program. As a first step toward answering this question, the present study evaluates how subgroups of patients who demonstrate large and small clinical improvements differ in terms of physical and psychological changes during treatment. METHODS: Participants (n = 110) performed the exercise program (clinical sessions and home exercises) over eight weeks, with 100 retained at six-month follow-up. Physical measures (lumbar segmental instability, motor control impairments, range of motion, trunk muscle endurance and physical performance tests) were collected twice (baseline, end of treatment), while psychological measures (fear-avoidance beliefs, pain catastrophizing, psychological distress, illness perceptions, outcome expectations) were collected at four time points (baseline, mid-treatment, end of treatment, follow-up). The participants were divided into three subgroups (large, moderate and small clinical improvements) based on the change of perceived disability scores. ANOVA for repeated measure compared well-contrasted subgroups (large vs. small improvement) at different times to test for SUBGROUP × TIME interactions. RESULTS: Statistically significant interactions were observed for several physical and psychological measures. In all these interactions, the large- and small-improvement subgroups were equivalent at baseline, but the large-improvement subgroup showed more improvements over time compared to the small-improvement subgroup. For psychological measures only (fear-avoidance beliefs, pain catastrophizing, illness perceptions), between-group differences reached moderate to strong effect sizes, at the end of treatment and follow-up. CONCLUSIONS: The large-improvement subgroup showed more improvement than the small-improvement subgroup with regard to physical factors typically targeted by this specific exercise program as well as for psychological factors that are known to influence clinical outcomes.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».