Ten myths of back pain in older adults that can lead to ineffective and harmful care
Notice bibliographique
Résumé
Low back pain (LBP) is one of the most disabling conditions in older adults and among the costliest in terms of healthcare expenditures. Many factors contribute to the disability and high costs of LBP in older adults, but one of the most preventable is the spread of misinformation and unhelpful attitudes, beliefs, and behaviors. These are often perpetuated by family, friends, social media, pharmaceutical companies, other industries, and healthcare providers. Myths about back pain foster false attitudes, beliefs, and behaviors that lead to inappropriate, costly, and sometimes harmful treatments. Such myths can result in psychological consequences, including fear of movement, poor self-efficacy, low motivation, anxiety, stress, and depression- all of which further perpetuate disability. Injections, surgeries, and medications for non-specific LBP are usually ineffective and are associated with significant side effects in older adults. The purpose of this paper is to dispel ten common myths of LBP in older adults, with the goals of changing attitudes, beliefs, and behaviors to reflect a more positive and evidence-based approach among practitioners and public. The aim is also to motivate practitioners to educate their older patients based on the best available evidence. This can improve outcomes, reduce costs, reduce disability, and improve quality of life among older adults with back 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 | 0,010 | 0,023 |
| 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 | 0,004 | 0,016 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».