An overview of systematic reviews investigating the accuracy, reliability, and relationships of tests and measures for diagnosis of neck pain.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Neck pain is a common condition and often difficult to differentiate and diagnose. Previous literature has investigated diagnostic accuracy of examination measures but is limited. Objective: To investigate examination measures for diagnosis of neck pain. Design: Umbrella review Literature Search: Four databases were searched electronically. Quality and risk of bias were assessed using the AMSTAR 2 and ROBIS. Diagnostic criteria were investigated for accuracy, reliability, and relationship to neck pain diagnoses. Study Selection Criteria: Systematic reviews of randomized clinical trials evaluating diagnostic criteria for neck pain. Data Synthesis: Twenty seven systematic reviews were included. Quantitative and qualitative results were summarized in narrative format. Results: Hand radiculopathy and numbness have good specificities (0.89-0.92) for facet and uncinate joint hypertrophy. The extension rotation test (ERT) and manual assessment have good sensitivities and moderate-good specificities. Positive ERT combined with positive manual assessment findings (+LR = 4.71; Sp = 0.83) improves diagnostic accuracy compared to a positive ERT alone (+LR = 2.01; Sp = 0.59). Canadian C-spine Rules and Nexus low-risk criteria have excellent validity in screening for cervical fracture or instability. Imaging appears to have validity in diagnosing ligamentous disruption or fractures, but lacks clarity on predicting future neck pain. Increased fatty infiltrates have been found with whiplash associated disorders and mechanical neck pain. Conclusions: There are limited indicators providing strong diagnostic value for cervical spine diagnosis. Strength of recommendations are limited by heterogeneous outcomes, methodology, and classification systems. Future research should attempt to provide stronger recommendations of differential diagnostic criteria for pathoanatomical neck pain diagnoses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,040 | 0,217 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».