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Enregistrement W7042657263

Predictors of non-pharmacological, non-surgical treatment utilization prior to thoracolumbar spine surgery in Manitoba: A Canadian spine outcomes research network (CSORN) study.

2021· dissertation· en· W7042657263 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLogistic regressionConfidence intervalCohortElective surgeryCohort studyBack painRetrospective cohort studyMedical prescription
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current evidence for back pain management supports a stepwise approach to care; beginning with non-pharmacological, non-surgical treatment, progressing to pharmacotherapy, with surgery as a last resort. The present study utilized the Canadian Spine Outcomes Research Network (CSORN) data registry for Manitobans receiving elective spine surgery to understand current clinical practice patterns. The first objective was to determine the proportion of elective spine surgery patients who engage in non-pharmacological, non-surgical treatment prior to undergoing elective thoracolumbar spine surgery. The second objective was to investigate potential predictors for non-pharmacological, non-surgical treatment engagement amongst CSORN patients eligible for thoracolumbar spine surgery. The study utilized a retrospective cohort design among elective thoracolumbar spine surgery patients in Manitoba, Canada. Binary logistic regression was used to identify if: 1) patient characteristics; 2) pain and disability measures; 3) and frequency of prescription narcotic use predict engagement with non-pharmacological, non-surgical treatment prior to undergoing elective thoracolumbar spine surgery. The analysis revealed that 41.7% of CSORN patients from Manitoba reported minimal-to-no engagement with non-pharmacological, non-surgical treatment in the six-months prior to undergoing elective thoracolumbar spine surgery. The final logistic model revealed four statistically significant predictors: 1) 61-90 years of age (odds ratio [OR] 4.6, 95% confidence interval [CI] 2.0 – 10.7, p= .000); 2) Oswestry disability index score >60% (OR 3.5, 95% CI 1.4 – 9.2, p= .010; 3) BMI score 25 – 29.9 (OR 6.7 , 95% CI 2.2 – 20.9, p= .001) and BMI ≥30 (OR 4.2, 95% CI 1.4 – 12.2, p= .009); and 4) female biological sex (OR 2.4, 95% CI 1.0 – 5.6, p= .039) were significant independent predictors for minimal-to-no engagement with non-pharmacological, non-surgical treatment prior to undergoing elective thoracolumbar spine surgery. The study revealed that the stepwise approach to back pain management in Manitoba is not optimal. Concerted efforts are required to understand why biological females at birth, patients of older age, those that are overweight or obese, and perceive themselves as debilitated are less likely to engage in non-pharmacological, non-surgical treatment prior to elective thoracolumbar spine surgery in Manitoba, Canada. Further refinement of the CSORN data collected is required to better understand Manitoba’s spine pain population.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,279 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
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