An overview of systematic reviews investigating clinical features for diagnosing neck pain and its associated disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neck pain is a common condition that is often difficult to diagnose. Previous literature has investigated diagnostic accuracy of examination measures, but the strength and clinical applicability are limited. This overview of systematic reviews aimed to investigate clinical features for diagnosing neck pain and its associated disorders. METHODS: An overview of systematic reviews was conducted searching four electronic databases for systematic reviews evaluating diagnostic criteria for neck pain. Quality and risk of bias were assessed using the AMSTAR 2 and ROBIS. Clinical features for neck pain were investigated for diagnostic utility. RESULTS: Twenty-seven systematic reviews were included. Hand radiculopathy and numbness have good specificities (0.89-0.92) for facet and uncinate joint hypertrophy. For facet-related dysfunction, the extension rotation test (ERT) and manual assessment have good sensitivities and moderate-good specificities. Positive ERT combined with positive manual assessment findings (+LR = 4.71; Sp = 0.83) improves diagnostic accuracy compared to positive ERT alone (+LR = 2.01; Sp = 0.59). Canadian C-spine Rules and Nexus criteria have excellent validity in screening for cervical fracture or instability. Imaging appears to have validity in diagnosing ligamentous disruption or fractures but lacks clarity on predicting future neck pain. Increased fatty infiltrates have been found with whiplash-associated disorders and mechanical neck pain. CONCLUSIONS: This review found limited indicators providing strong diagnostic utility for diagnosing neck pain. Strength of recommendations are limited by heterogeneous outcomes, methodology, and classification systems. Future research should investigate new differential diagnostic criteria for specific structures contributing to neck pain.
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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 | 0,021 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».