Jena Pauli, Angela Starkweather, Jo Lynne Robins
Pain Medicine: the Official Journal of the American Academy
of Pain Medicine 2018 October 10
Objetivo
Identificar y describir los instrumentos disponibles que se
pueden usar para detectar pacientes con dolor lumbar agudo o subagudo en riesgo
de una trayectoria crónica de dolor lumbar.
Diseño
Revisión integrativa de la literatura.
Métodos
Se realizaron búsquedas electrónicas en PubMed / MEDLINE,
CINAHL, la base de datos Cochrane de Revisiones sistemáticas y las bases de
datos PsychINFO, desde mayo hasta julio de 2014, utilizando estrategias de
búsqueda sistemática para identificar los instrumentos desarrollados para
identificar a las personas con riesgo de dolor lumbar crónico. Después de
evaluar los criterios de inclusión y exclusión, así como los indicadores de
calidad, los estudios identificados se categorizaron según si el instrumento
medía medidas psicológicas, clínicas o funcionales para predecir el dolor
lumbar crónico.
Resultados
Las búsquedas iniciales identificaron 2.274 artículos
potenciales. Después de evaluar los duplicados, el título y el contenido del
resumen, quedaron 129 artículos restantes. Se excluyeron aún más artículos después
del análisis del texto, quedando un total de 42 estudios revisados. La mayoría
de los instrumentos revisados no pudieron proporcionar evidencia de poder
predictivo para el desarrollo de dolor lumbar crónico.
Conclusiones
Esta revisión identificó numerosos instrumentos
desarrollados para evaluar la probabilidad de dolor lumbar crónico en
poblaciones de dolor lumbar agudo y subagudo. De los instrumentos revisados, el
STarT Back Screening Tool y el Örebro Musculoskeletal Pain Questionnaire demostraron
un poder predictivo superior en comparación con otros instrumentos. Ambas
herramientas de detección ofrecen evidencia de validación, traducción a
diferentes idiomas y aplicaciones internacionales y uso en diversos entornos de
atención médica y proporcionan datos sobre el poder predictivo.
No hay comentarios:
Publicar un comentario