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Enregistrement W4410552435 · doi:10.1186/s12998-025-00580-5

Prognostic factors associated with improvement in patients with an episode of non-specific low back pain without radicular syndrome: a prospective observational exploratory study

2025· article· en· W4410552435 sur OpenAlexaff
Gaëtan Barbier, Martin Descarreaux, François Cottin, Arnaud Lardon

Notice bibliographique

RevueChiropractic & Manual Therapies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOswestry Disability IndexObservational studyLow back painLogistic regressionPhysical therapyImputation (statistics)ChiropracticUnivariateRehabilitationMissing dataInternal medicineMultivariate statisticsAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Low back pain is a leading cause of disability worldwide, with most cases classified as non-specific(NSLBP). While manual therapy appears effective for treating NSLBP, further research is needed to identify candidate baseline factors associated with improvement to help tailor personalized treatment strategies. This prospective observational exploratory study, therefore, aims to identify candidate prognostic factors collected at baseline that are associated with short-term improvement in people with NSLBP. METHODS: This study was conducted in chiropractic clinics across France between March 1, 2022, and February 28, 2023. Adults with a new episode of NSLBP were included. Baseline data, including individual, clinical, and therapist-related candidate factors, were collected before and during the initial consultation. Participants were considered improved if they: (i) reported "all better" or "better" on perceived global change, (ii) achieved a 20-point improvement on both Visual Analog Scales (VAS for intensity and unpleasantness) or scored 0 on reassessment, and (iii) showed a 30% improvement on the Oswestry Disability Index (ODI) at 7 days and 4 weeks post-consultation. Missing data were handled using multiple imputation with chained equations (MICE). Logistic regression analyses (univariate and multivariable with spline terms when superior fit was demonstrated) identified candidate prognostic factors associated with clinical improvement. RESULTS: Out of 1,394 patients contacted, 241 met the inclusion criteria, and 207 completed at least one follow-up assessment. After imputation and multivariable analysis, duration of episode (spline 1: 0.94[0.89-1.00]), Number of painful sites (0.75[0.62-0.92]), negative treatment expectations (0.48 [0.25-0.94]), disability score (spline 1: 0.94[0.89-1.00], spline 2: 0.77[0.62-0.96]), and pain intensity (1.05 [1.02-1.07]) were associated with improvement at 7 days. At 4 weeks, disability score (spline 1: 1.24[1.07-1.45], spline 2: 0.77[0.63-0.95]), pain intensity (1.02 [1.00-1.04]), episode duration (spline 1: 0.95[0.91-1.00]), new patient (0.50 [0.28-0.91]), and clinican's prognosis (3.89 [1.49-10.10]) were associated with improvement. CONCLUSION: Less-studied factors, such as negative treatment expectations, clinician's prognosis, number of therapists, and perceived stiffness, highlighted significant associations with improvement in this exploratory phase. These findings suggest that incorporating these factors may be used when updating existing models.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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