Prognostic factors of pain, disability, and poor outcomes in persons with neck pain – an umbrella review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to identify prognostic factors pertaining to neck pain from systematic reviews. DATA SOURCES: A search on PubMed, Scopus, and CINAHL was performed on June 27, 2024. Additional grey literature searches were performed. REVIEW METHODS: We conducted an umbrella review and included systematic reviews reporting the prognostic factors associated with non-specific or trauma-related neck pain and cervical radiculopathy. Prognostic factors were sorted according to the outcome predicted, the direction of the predicted outcome (worse, better, inconsistent), and the grade of evidence (Oxford Center of Evidence). The predicted outcomes were regrouped into five categories: pain, disability, work-related outcomes, quality of life, and poor outcomes (as "recovery"). Risk of bias analysis was performed with the ROBIS tool. RESULTS: We retrieved 884 citations from three databases, read 39 full texts, and included 16 studies that met all selection criteria. From these studies, we extracted 44 prognostic factors restricted to non-specific neck pain, 47 for trauma-related neck pain, and one for cervical radiculopathy. We observed that among the prognostic factors, most were associated with characteristics of the condition, cognitive-emotional factors, or socio-environmental and lifestyle factors. CONCLUSION: This study identified over 40 prognostic factors associated mainly with non-specific neck pain or trauma-related neck pain. We found that a majority were associated with worse outcomes and pertained to domains mainly involving cognitive-emotional factors, socio-environmental and lifestyle factors, and the characteristics of the condition to predict outcomes and potentially guide clinicians to tailor their interventions for people living with neck pain.
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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 | 0,012 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».