A krónikus derékfájdalom korszerű diagnosztikája és kezelése a nemzetközi irányelvek tükrében
Bibliographic record
Abstract
Összefoglaló. Nemzetközi kutatások szerint a deréktáji fájdalom 2019-ben 568 millió embert érintett világszerte. Magyarországon a lakosság 20%-a él krónikus derékfájdalommal, ami nemcsak egészségügyi, de szociális és ökonómiai krízist is jelent. A probléma aktualitását jól mutatja az is, hogy a Nemzetközi Fájdalomkutatási Társaság a 2021. évet a derékfájdalomról szóló globális évnek kiáltotta ki. A derékfájdalmak megfelelő kezelése és a krónikussá válás megelőzése tehát kiemelten fontos. Ebben nyújthatnak segítséget az evidenciákon alapuló irányelvek. Magyarországon azonban jelenleg nincs hatályos, egységes irányelv, mely a derékfájdalmakkal, azon belül is a krónikus derékfájdalom kezelésével foglalkozna. A jelen közleményben a krónikus derékfájdalom evidenciákon alapuló diagnosztikai és kezelési lehetőségeinek áttekintését tűztük ki célul. Az irodalomkutatást követően, a jelenleg is hatályos, AGREE II. rendszer szerinti magas minőségű besorolást elérő, krónikus deréktáji fájdalomra vonatkozó, angol nyelvű nemzetközi irányelvek ajánlásainak összehasonlítását végeztük el. Tanulmányunkban hét irányelvet dolgoztunk fel (négy európai, kettő amerikai, egy kanadai), melyek mindegyikében a következő közös ajánlások kerültek megfogalmazásra: a súlyos patológiák kizárása az alarm tünetek alapján, a pszichoszociális tényezők figyelembevétele, a szükségtelen képalkotó vizsgálat visszaszorítása, az elsősorban aktív, nem gyógyszeres terápiák preferálása és a nemszteroid gyulladáscsökkentők körültekintő felírása. Az európai irányelvekben új elemként szerepelt a krónikussá válás korai rizikóbecslése. Orv Hetil. 2021; 162(49): 1951-1961. Summary. In 2019, low back pain caused the highest burden globally, among musculoskeletal disorders, affecting 568 million people. According to Hungarian sociodemographic data, 20% of the Hungarian adults live with chronic low back pain that is a global health priority. Therefore, the International Association for the Study of Pain announced 2021 as the global year about back pain. Evidence-based guidelines about the appropriate treatment of acute low back pain and prevention of chronic low back pain are therefore of paramount importance. However, there are currently no valid, uniform treatment guidelines in Hungary about acute and chronic lower back pain. In this paper, we aimed at summarizing up-to-date, evidence-based diagnostic and treatment recommendations for chronic low back pain. Using a literature review, we identified seven international treatment guidelines (four from Europe, two from the United States and one from Canada) in English for the management of chronic low back pain that were previously assessed by the AGREE II quality assessment tool. We found consistent recommendations in the guidelines such as exclusion of alarm symptoms, assessment of psycho-social factors, reduction of unnecessary imaging, initialization of primarily active, non-pharmacological therapies, and careful and cautious prescription of non-steroidal anti-inflammatory medications. A new recommendation in the European guidelines is the early risk assessment of low back pain becoming chronic. Orv Hetil. 2021; 162(49): 1951-1961.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.044 | 0.009 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".