Predictores para el pronóstico de CMLBP entre las profesiones de atención médica

La forma más común de LBP es LBP no específica o mecánica. Se usa LBP inespecífico (NSLBP) cuando no se puede determinar la causa sotadora del dolor. La incidencia anual de CMLBP entre las profesiones de atención médica es del 26% con una alta recurrencia anual. El dolor lumbar mecánico crónico es la principal causa de años vividas con discapacidad en todo el mundo. Hay factores individuales que pueden aumentar el riesgo de cronicidad del dolor, como factores biomecánicos, psicológicos, sociales, ambientales, de estilo de vida y personales. Por lo tanto, el objetivo principal del estudio actual será investigar los predictores clínicos anticipados que pueden ayudar al pronóstico del LBP mecánico crónico entre las profesiones de atención médica. Dado que generalmente se pensaba que CMLBP prevalecía en la población trabajadora, los estudios anteriores se centraron en identificar los factores de riesgo para CMLBP en adultos en edad laboral. Ciertas exposiciones ocupacionales (por ejemplo, vibración de todo el cuerpo, torcedura o flexión frecuentemente, y de pie prolongada o sentado), variables psicológicas (p. Ej., Depresión, angustia psicológica, estrategias de afrontamiento pasivo y creencias de evasión del miedo) y parámetros demográficos (por ejemplo, mayores (mayores, mayores. La edad y las mujeres) están relacionadas con la presencia de CMLBP en la población trabajadora. Otros a mano, hasta el conocimiento del autor no se llevaron a cabo estudios para identificar factores anticipadores relacionados con CMLBP entre las profesiones de atención médica.

Sin embargo, los estudios simplemente identifican los factores relacionados con la cronicidad, no estudian si la presencia de 1 factor es suficiente o si se requiere una cierta combinación de factor. Por lo tanto, el presente estudio se llevará a cabo para desarrollar un modelo más completo, incluidas las conexiones entre múltiples factores que pueden anticipar el pronóstico de CMLBP entre la profesión de la salud, además de considerar qué factores son realmente importantes. El cálculo del tamaño de la muestra se basa en el análisis de potencia utilizando el programa de potencia G*3.1.9 (Programa G Power Versión 3.1, Heinrich-Heine-University, Düsseldorf, Alemania). El cálculo del tamaño de la muestra depende de un estudio piloto que incluya a 10 pacientes diagnosticados con dolor lumbar mecánico crónico para estudiar la múltiples regresión entre variables dependientes (intensidad del dolor) e variables independientes (edad, sexo, IMC, puntaje de actividad física, duración del dolor , Ocupación, experiencia laboral, horas de carga (horas/día), horas de carga (días/semana), posición frecuente relacionada con el trabajo, puntaje total de tampa y discapacidad funcional). La correlación múltiple al cuadrado (R2) para este estudio piloto = 0.140. Cálculo del tamaño de la muestra basado en pruebas F (regresión múltiple lineal: modelo fijo, desviación r² de cero), error tipo I (α) = 0.05, potencia (probabilidad de error 1-β) = 0.80 y tamaño del efecto F2 = 0.1627907 con un total Tamaño de la muestra para 118 participantes. Teniendo en cuenta una tasa de caída del 10%, el tamaño mínimo de muestra apropiado para este estudio será de 130 participantes diagnosticados con dolor lumbar mecánico crónico. El cálculo del tamaño de la muestra dependía de un estudio piloto que incluya a 10 pacientes diagnosticados con dolor lumbar mecánico crónico para estudiar la multirresión múltiple entre variables dependientes (intensidad del dolor) e variables independientes (edad, sexo, IMC, puntaje de actividad física, duración del dolor , Ocupación, experiencia laboral, horas de carga (horas/día), horas de carga (días/semana), posición frecuente relacionada con el trabajo, puntaje total de tampa y discapacidad funcional). La correlación múltiple al cuadrado (R2) para este estudio piloto = 0.140. Cálculo del tamaño de la muestra basado en pruebas F (regresión múltiple lineal: modelo fijo, desviación r² de cero), error tipo I (α) = 0.05, potencia (probabilidad de error 1-β) = 0.80 y tamaño del efecto F2 = 0.1627907 con un total Tamaño de la muestra para 118 participantes. Teniendo en cuenta una tasa de caída del 10%, el tamaño mínimo de muestra apropiado para este estudio será de 130 participantes diagnosticados con dolor lumbar mecánico crónico.

Análisis estadístico:

1. El análisis estadístico se realizará utilizando el paquete de software estadístico SPSS versión 15.0 (SPSS Inc, Chicago, IL, EE. UU.) Para determinar si alguna posible variabilidad de pronóstico entre las progresiones de atención médica con dolor lumbar.
2. Los datos demográficos se expresarán como media ± desviación estándar para todas las variables continuas y el cuadrado de chi para la distribución de género entre grupos.
3. Antes del análisis final, los datos se seleccionarán para su suposición de normalidad, homogeneidad de varianza y presencia de puntajes extremos.
4. Se utilizarán pruebas de normalidad, incluida la prueba de Shapiro Wilk y la prueba de Kolmogorov-Smirnov.
5. La sensibilidad, la especificidad y las relaciones positivas de probabilidad se calcularán para cada variable predictor potencial. Para determinar el conjunto más preciso de variables para la predicción del pronóstico de dolor lumbar mecánico, las variables predictoras potenciales se ingresarán en un modelo de regresión logística paso a paso (P <0.05).