Consensus on clinical outcome measures for lumbar spinal stenosis: recommendations from the ISSLS lumbar spinal stenosis taskforce
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to determine through a Delphi process a list of outcomes measures for clinicians to use when assessing individuals with Lumbar Spinal Stenosis (LSS). METHODS: A three-phase Delphi process was conducted by the International Society for the Study of the Lumbar Spine (ISSLS) Lumbar Spinal Stenosis Taskforce, including two online surveys, two virtual meetings, and three in-person consensus meetings at the ISSLS annual conferences (2023-2025). Participants evaluated and ranked outcome measures for LSS, with final endorsement requiring > 66% agreement. RESULTS: Across three Delphi phases, 91 international subject matter experts contributed to the evaluation of 138 outcome measures for LSS. Through iterative surveys and consensus meetings, nine outcome measures across six domains -pain, self-reported and objective function, balance, sleep, and recovery- achieved final endorsement by the ISSLS Lumbar Spinal Stenosis Taskforce, each with ≥ 89% agreement. The nine outcome measures were: (1) pain/discomfort in the leg/glute during standing/walking; (2) pain/discomfort in the back during standing/walking; (3) other symptoms during standing/walking; (4) Symptom Severity Scale (Swiss Spinal Stenosis Questionnaire); (5) Oswestry Disability Index (ODI); (6) observed walking distance; (7) single leg stance; (8) ODI sleep item; and (9) Global Perceived Recovery. CONCLUSION: The study provides a consensus list of recommended outcome measures for clinicians assessing individuals with a clinical diagnosis of LSS. Although not a definitive core outcome set for routine practice, the list provides practical guidance for selecting appropriate measures for specific assessment domains. We anticipate that the list will be updated as technological advances improve our capacity to assess domains of individuals with LSS.
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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 | 0,471 | 0,499 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».