Subgrouping People With Acute Low Back Pain Based on Psychological, Sensory, and Motor Characteristics: A Cross‐Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Clustering helps identify patient subgroups with similar biopsychosocial profiles in acute low‐back pain (LBP). Motor factors are common treatment targets and are associated with disability but have not been included in acute LBP cluster development. This study aimed to identify subgroups of individuals with acute LBP based on motor, sensory and psychological characteristics and to compare these subgroups regarding clinical outcomes. Methods Ninety‐nine participants with acute LBP were recruited, and motor (bending range of motion [ROM], flexion relaxation), pain sensitivity (pressure‐pain thresholds, temporal summation of pain) and psychological factors (pain catastrophising, kinesiophobia, self‐efficacy) were measured, along with pain, disability and demographics. Results Principal component analysis accounted for 66.03% of the variance. Four component scores were entered in a hierarchical linear clustering model, deriving 3 subgroups (‘mild features’ n = 39, ‘sensorimotor’ n = 35 and ‘psychomotor’ n = 25). Between‐cluster comparisons revealed significant differences in motor, sensory and psychological variables ( p < 0.05). Sensorimotor and psychomotor clusters had higher flexion–relaxation ratios (mean difference: > 0.2), greater disability (mean difference: > 7/100) and smaller ROM (mean difference: 7 cm) compared to the ‘mild’ group. The sensorimotor cluster mostly exhibited higher temporal summation of pain (mean difference: > 1.3/10) and lower pressure‐pain thresholds (mean difference: > 1.2 kg/cm 2 ) than ‘mild’ and psychomotor clusters. The psychomotor cluster showed higher kinesiophobia (mean difference: > 6/44) and pain catastrophising (mean difference: > 12/52) than ‘mild’ and sensorimotor groups. Conclusion Findings indicate 3 subgroups, suggesting that motor factors may add granularity to acute LBP clusters. Stratified care based on these subgroups may help refine treatment pathways for acute LBP. Significance Statement Including motor factors in cluster development adds a clinically relevant metric to describe people with acute LBP and generates insight into underlying mechanisms of motor adaptation. Longitudinal testing is required to see if these subgroups are differentially related to short‐ and long‐term pain and disability.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».