PDF herunterladen
physioscience 2019; 15(04): 190-191
DOI: 10.1055/a-1023-1932
gelesen und kommentiert
© Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

Trajektorien akuter Rückenschmerzen: Wachstumsanalyse latenter Klassen

Trajectories of Acute Low Back Pain: A Latent Class Growth Analysis
Weitere Informationen

Publikationsverlauf

Publikationsdatum:
04. Dezember 2019 (online)

    Lizenzen und Reprints

Zusammenfassung

Hintergrund

Lumbale Rückenschmerzen (Low back pain, LBP) sind ein in der Gesellschaft weitverbreitetes Problem. Bei akuten LBP stellen die Leitlinien mit einer deutlichen Abnahme der Schmerzen innerhalb kurzer Zeit eine günstige Prognose in Aussicht [1]. Dies wird den individuellen Unterschieden der einzelnen Patienten im Verlauf von LBP jedoch nur bedingt gerecht. Ein systematischer Review von 15 Beobachtungsstudien zeigte z. B. eine beträchtliche Variabilität innerhalb einzelner Patienten hinsichtlich Schmerzintensität und empfundener Alltagsbehinderung an den entsprechenden Follow-up-Messzeitpunkten 6, 12 und 52 Wochen nach Schmerzbeginn [2]. Eine longitudinale Analyse bei Patienten mit LBP konnte klare und in ihren Eigenschaften unterscheidende latente Trajektorien (Schmerzverläufe) nachweisen [3] [4]. Allerdings schlossen die Studien Patienten mit unterschiedlicher Schmerzdauer ein, was keine Aussage über den Verlauf von akuten LBP zuließ [3] [4]. Insbesondere der Verlauf und die Prognose akuter LBP sowie die zugrundeliegenden Eigenschaften einzelner Trajektorien könnten jedoch für die Entwicklung gezielter Therapiemaßnahmen von großer Bedeutung sein.


#
 

  • Literatur

  • 1 Koes BW, van Tulder MW, Thomas S. Diagnosis and treatment of low back pain. BMJ 2006; 332: 1430-1434 . doi:10.1136/bmj.332.7555.1430
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 2 Pengel LH, Herbert RD, Maher CG. et al. Acute low back pain: systematic review of its prognosis. BMJ 2003; 327: 323 . doi:10.1136/bmj.327.7410.323
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 3 Dunn KM, Jordan K, Croft PR. Characterizing the course of low back pain: a latent class analysis. Am J Epidemiol 2006; 163: 754-761 . doi:10.1093/aje/kwj100
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 4 Kongsted A, Kent P, Hestbaek L. et al. Patients with low back pain had distinct clinical course patterns that were typically neither complete recovery nor constant pain. A latent class analysis of longitudinal data. Spine J 2015; 15: 885-894 . doi:10.1016/j.spinee.2015.02.012
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 5 Williams CM, Maher CG, Latimer J. et al. Efficacy of paracetamol for acute low-back pain: a double-blind randomised controlled trial. Lancet 2014; 384: 1586-1596 . doi:10.1016/S0140-6736(14)60805-9
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 6 Karran EL, McAuley JH, Traeger AC. Can screening instruments accurately determine poor outcome risk in adults with recent onset low back pain? A systematic review and meta-analysis. BMC Med 2017; 15: 13 . doi:10.1186/s12916-016-0774-4
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 7 Mehling WE, Avins AL, Acree MC. et al. Can a back pain screening tool help classify patients with acute pain into risk levels for chronic pain?. Eur J Pain 2015; 19: 439-446 . doi:10.1002/ejp.615
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 8 Da Silva T, Mills K, Brown BT. et al. Recurrence of low back pain is common: a prospective inception cohort study. J Physiother 2019; 65: 159-165 . doi:10.1016/j.jphys.2019.04.010
    CrossrefPubMedGoogle Scholar