Decoding Back Pain: Diagnostic Reasoning to Precision Interventions – Invited Lecture at 2nd Delhi Pain Summit (2025)
Notice bibliographique
Résumé
This lecture introduces a pragmatic WHERE–WHY diagnostic framework for decoding back pain in daily practice: WHERE is the pain coming from? WHY is that structure painful now? Using this framework, the presentation systematically reviews the main spinal and extra-spinal pain generators—disc, facet joints, sacroiliac joint, muscles, ligaments, fascia, hip, nerve root and spinal canal pathology—and correlates them with clinical history, physical examination, and selected diagnostic blocks. Key themes include: Limitations of the blanket term “nonspecific low back pain” and the mismatch between imaging abnormalities and clinical symptoms. Practical clinical patterns and bedside tests that suggest discogenic, facet, sacroiliac, myofascial, hip-related or radicular pain. Judicious use of diagnostic blocks to confirm or refute suspected pain generators and to guide interventional planning. The growing recognition of central sensitisation and nociplastic low back pain, including scenarios where interventional pain procedures or surgery are unlikely to help. Case-based examples of failed surgery or failed interventions where the underlying diagnostic reasoning was incomplete or incorrect. The slide deck is intended for pain physicians, anaesthesiologists, orthopaedic surgeons, physiatrists and other clinicians who wish to refine their diagnostic reasoning and align their choice of intervention with the underlying pain mechanism. Learning Objectives After reviewing this presentation, clinicians will be able to: Describe why most low back pain was historically labelled “nonspecific” and what has changed in modern pain medicine. Apply the WHERE–WHY framework to structure diagnostic reasoning in chronic and subacute low back pain. Distinguish common nociceptive pain generators (disc, facet, SIJ, myofascial, hip, spinal canal) based on history, examination and targeted investigations. Recognise the role and limitations of imaging in the evaluation of back pain. Use diagnostic blocks more systematically, including recognising potential pitfalls and false positives. Identify clinical features of neuropathic and nociplastic low back pain and understand when non-interventional strategies should be prioritised. How to Cite This Presentation Vancouver style: Das G. Decoding Back Pain: Diagnostic Reasoning to Precision Interventions. Invited lecture presented at: 2nd Delhi Pain Summit, Global Pain School Annual Conference; 2025 Nov 9; New Delhi, India. DOI: 10.5281/zenodo.17623859 APA 7th edition: Das, G. (2025, November 9). Decoding Back Pain: Diagnostic Reasoning to Precision Interventions [Conference presentation]. 2nd Delhi Pain Summit, Global Pain School Annual Conference, New Delhi, India. DOI: 10.5281/zenodo.17623859 Links and Resources Slides, extended summary, and additional resources are available at Daradia: The Pain Clinic: 👉 https://daradia.com/decoding-back-pain Learn more about Daradia’s clinical work and educational programmes in pain medicine: 👉 https://daradia.com/
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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 | 0,009 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,018 |
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 ».