STOPS approach to individualised physiotherapy versus usual physiotherapy care for chronic low back pain in India: A randomised controlled trial protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low back pain (LBP) is the leading cause of disability worldwide, particularly in low- and middle-income countries such as India. Many treatment approaches fail to address the multidimensional nature of LBP, leading to suboptimal outcomes. The Specific Treatment of Problems of the Spine (STOPS) approach addresses biological, neurophysiological, and psychosocial factors to deliver individualised physiotherapy for LBP, yet its effectiveness in India has not been explored. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the effectiveness of individualised physiotherapy using the STOPS approach compared to usual physiotherapy care in individuals with chronic low back pain (CLBP) in India. METHODS: This is a parallel-group superiority randomised controlled trial with blinding of participants, outcome assessors, and the data analyst. A total of 154 participants in India with CLBP will be recruited and randomised to receive 11 sessions of either individualised physiotherapy via the STOPS approach or usual physiotherapy care. The primary outcome is activity limitation measured using the Oswestry Disability Index at 26 weeks. Functional MRI and qualitative interviews will assess brain functional changes and participant experiences, respectively. Data will be analysed using intention-to-treat principles. CONCLUSION: This study will provide insights into the effectiveness of the STOPS approach to delivering individualised physiotherapy for CLBP in India, in comparison to usual physiotherapy care. TRIAL REGISTRATION: This trial is prospectively registered with the Clinical Trials Registry of India: CTRI/2024/08/072259, https://ctri.nic.in/Clinicaltrials/pmaindet2.php?EncHid=MTAyNjY2&Enc=&userName=2024/08/072259.
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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 | 0,021 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,067 | 0,009 |
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 ».