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Low back pain and disability trajectories in primary care: a growth mixture modeling analysis - 05/12/25

Doi : 10.1016/j.rehab.2025.102023 
Gijs P.G. Lemmers a, b, , René J.F. Melis c, Sophie Pagen d, Robin Hak a, e, Miriam L. Haaksma f, g, Gert P. Westert a, Philip J. van der Wees a, J.Bart Staal a, h
a Radboud University Medical Center, IQ Health, Kapittelweg 54 6525 EP, Nijmegen, The Netherlands 
b Dutch Healthcare Authority, Newtonlaan 1-41 3584 BX, Utrecht, The Netherlands 
c Radboud University Medical Center, Department of Geriatric Medicine, Geert Grooteplein Zuid 10 6525 GA, Nijmegen, The Netherlands 
d The Fysioclub, Vicaris van der Asdonckstraat 55 5421 VB, Gemert, The Netherlands 
e Fysius Back Experts, Bedrijvenweg 7 7442 CX, Nijverdal, The Netherlands 
f University Network for the Care Sector South-Holland, Leiden University Medical Center, P.O. Box 9600, Leiden, The Netherlands 
g Department of Public Health and Primary Care, Leiden University Medical Center, P.O. Box 9600, Leiden, The Netherlands 
h Musculoskeletal Rehabilitation Research Group, HAN University of Applied Sciences, Kapittelweg 33 6525 EN, Nijmegen, The Netherlands 

Corresponding author.

Highlights

Two trajectories in the pain and disability courses are identified in primary care.
People with low back pain who recover poorly in pain often also do so in disability.
Higher pain, psychosocial factors, and longer complaint duration worsen recovery.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Abstract

Background

People with low back pain are a heterogeneous group with diverse symptoms and recovery patterns, highlighting the need for a better understanding of trajectories toward either rapid resolution or chronicity with persistent disease burden.

Objectives

The aim of this study is to identify clustering of pain and disability trajectories and predictors thereof in adults seeking physical therapy care for low back pain.

Methods

People ( n =347) were followed for 12 months in a prospective cohort. Growth classes were identified using growth mixture modeling (GMM) separately for pain and disability. Pseudo-class method was used to calculate the odd ratios between the assigned growth class for pain and disability.

Results

The best-fitting GMM identified two growth classes in both the pain and disability courses. One trajectory with people with moderate pain/disability at first visit that recovered and a second trajectory with people with moderate pain/disability at first visit that did not recover. People in the worst class for disability had higher odds of being the worst class for pain as well (OR 6.8, 95% CI 1.69-9.28). Predictors of class membership for the worst classes in pain and disability were longer duration of complaints (OR 1.24, 95% CI 1.02-1.46) for pain and higher baseline NPRS score (OR 1.31, 95% CI 1.09-1.52) and higher baseline STarT Back Screening Tool (SBST) score (OR 5.49, 95% CI 1.69-9.28).

Conclusion

The odds are high for people in the non-recovery class for disability to also be in the worst recovery class for pain. Longer duration of complaints, higher pain scores, and presence of more psychosocial factors were identified as predictors of slower recovery trajectories. People might benefit from tailored treatment based on these prognostic factors.

Registration

Clinicaltrials.gov 109643; Ethics committee RadboudUMC 2020-6295

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Low back pain, Disability, Physical therapy, Growth mixture modeling

Abbreviations : BIC, BLRT, CI, GMM, LBP, LCGA, LMM, LMR, NPRS, ODI, OR, SBST, SD, SE


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Vol 68 - N° 8

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