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- Número 92
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Subagrupación del dolor lumbar no específico basada en datos de trayectoria de marcadores espinales: un enfoque de aprendizaje automático no supervisado
Puntos clave
- Los patrones de movimiento en pacientes con dolor lumbar no específico son altamente heterogéneos.
ANTECEDENTES Y OBJETIVO
Un total del 90% del LBP carece de patología identificable y se denomina dolor lumbar 'no específico' (NSLBP) (1). El NSLBP es una condición heterogénea con múltiples factores contribuyentes: físicos, psicológicos, conductuales, de estilo de vida y sociales (2). Ha habido una investigación significativa sobre las alteraciones del movimiento en el NSLBP como un factor contribuyente a través de la irritación repetitiva de los tejidos y el miedo al movimiento, la pérdida de función, el descondicionamiento físico y el subsiguiente bucle de discapacidad (3,4).
Clínicamente, diseñar un programa de reeducación del movimiento personalizado para el paciente con NSLBP es desafiante dados los variados mecanismos subyacentes y las diversas alteraciones del movimiento.
Este estudio tuvo como objetivo investigar si las evaluaciones basadas en smart phones en la clínica podrían identificar subgrupos distintos basados en el movimiento utilizando trayectorias de marcadores toraco-lumbo-pélvicos y un novedoso enfoque de aprendizaje automático de agrupación por K-means.
Este estudio sugiere que el futuro de los tratamientos del dolor de espalda debe adaptarse a la subagrupación de pacientes para mejorar el efecto del tratamiento, y la tecnología de IA/teléfonos inteligentes puede ayudar con esto.
MÉTODOS
Se reclutaron trabajadores de oficina del servicio público: NSLBP n= 115 (15 h, 100 m) y Controles n=57 (8 h, 49 m). Los datos cinemáticos se recopilaron a través de un sistema de grabación de video basado en smart phone.