Impact of different acute low back pain definitions on the predictors and on the risk of transition to chronic low back pain: a prospective longitudinal cohort study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Inconsistencies in the identification of predictors for the transition from acute low back pain (aLBP) to chronic LBP (cLBP) may be attributed to the varying definitions of aLBP used in different studies. We investigated how adopting different aLBP definitions affects the set of predictors and the risk of transition to cLBP (LBP > 3 months that caused a problem for at least half the days in the past 6 months). We leveraged data from the ongoing prospective Quebec Low Back Pain Study to compose 3 aLBP groups at baseline: nonchronic (individuals not meeting the cLBP criteria, n = 788), acute (LBP < 3 months, n = 230), and new episode (LBP < 3 months preceded by ≥3 pain-free months, n = 182). The primary outcome was the transition to cLBP at 6 months. We built predictive models within groups using the minimum redundancy maximum relevance algorithm to identify key predictors, focusing on models discrimination and calibration. Risks of transition were 35.8%, 44.3%, and 45.6%, for the nonchronic, acute, and new episode groups, respectively. Pain intensity, disability, and depression emerged as consistent predictors across definitions. The acute and new episode models, but not the nonchronic , were considered clinically useful (area under the receiver operating characteristic curve > 0.7), with the latter displaying better calibration and increased performance after adjustment to pain duration. These findings highlight the importance of standardizing aLBP definitions to improve risk stratification and targeted early interventions. Clearer definitions can enhance predictive accuracy, ensuring more effective resource allocation and preventive strategies for individuals at risk of developing chronic 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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».