Tillid til evnen til at udføre bevægelser hos patienter med lænderygsmerter (CONFI-LBP)

I første fase af undersøgelsen vil en prøve af patienter diagnosticeret med kroniske lænderygsmerter blive udvalgt, såvel som en generel population af bekvemmelighed. Undersøgelsens omfang er sundhedscentrene i Primary Care Management i León og El Bierzo. For at beregne den optimale stikprøvestørrelse blev kriterierne inkluderet i COSMIN20-vejledningen (Konsensusbaserede standarder for udvælgelse af sundhedsmålingsinstrumenter) taget i betragtning, idet man som reference tog det maksimale kvalitetskriterie for hypotesetestning, som angiver, at de skal være lig med eller mere end 100 emner.

Anden fase vil bestå af et prospektivt observationsstudie blandt patienter med lænderygsmerter udvalgt af fysioterapeuter og interesserede i at deltage i undersøgelsen. Data vil blive indsamlet på tre forskellige tidspunkter: ved rekruttering og ved behandlingens afslutning, personligt og tre måneder efter behandlingens afslutning, telefonisk.

Omfanget af undersøgelsen vil være de primære og specialiserede sundhedsafdelinger i León og El Bierzo.

I begge tilfælde vil deltagerne underskrive en informeret samtykkeerklæring, og de fysioterapeuter, der skal indsamle dataene, vil blive trænet af forskere.

Patienter vil udfylde sociodemografiske og helbredsmæssige spørgsmål samt validerede spørgeskemaer om tillid, self-efficacy, frygt for bevægelse, risiko for kronifikation og handicap. Deltagerne i anden fase vil udfylde spørgeskemaerne ikke kun i begyndelsen, men to gange mere.

I valideringsfasen af ​​optimal konfidens vil den interne konsistens af skalaen blive analyseret, samt konvergent og kendte gruppers validitet.

I anden fase vil dataene blive analyseret ved hjælp af maskinlæringsteknikker. For at finde ud af, hvilke variabler der er mest indflydelsesrige i udviklingen af ​​lænderygsmerter, vil forskellige variationer af følgende maskinlæringsteknikker blive brugt: Gaussian Naive Bayes, Complement Naive Bayes, K-Nearest Neighbors (KNN og beslutningstræer. Eksperimenter med oversampling-teknikker som RandomOver og Smote vil også blive udført.