Background: Chronic low back pain (CLBP) is a major cause of disability globally. Stratified care has been proposed as a means to improve prognosis and treatment but is generally based on limited aspects of pain, including biopsychosocial drivers. Aims: Following Initiative on Methods, Measurement, and Pain Assessment in Clinical Trials (IMMPACT) recommendations, the present study explored pain phenotypes with a sample of workers with CLBP, a population for which no pain phenotypes have been derived to date. Methods: A cross-sectional design was used with a sample of 154 workers with CLBP attending a rehabilitation clinic, recruited in person and from social media. Latent class analysis was used to identify subgroups of patients with different pain profiles based on ten pain indicators (pain variability, pain intensity, pain quality, somatization, sleep quality, depression, fatigue, pain catastrophizing, neuropathic pain, and central sensitization). Results: The majority of the sample (85%) were recruited through social media. Both the two-class and three-class solutions were found to be satisfactory in distinguishing phenotypes of workers with CLBP. Three variables proved particularly important in distinguishing between the pain phenotypes-pain quality, fatigue, and central sensitization-with higher scores on these indicators associated with pain phenotypes with higher pain burden. Increased chronic pain self-efficacy, work-related support, and perceived work abilities were protective risk factors for being in a higher pain burden class. Conclusions: The present study is the first to explore IMMPACT recommendations for pain phenotyping with workers with CLBP. Future prospective research will be needed to validate the proposed pain phenotypes.
Contexte: La lombalgie chronique est une cause majeure d’invalidité dans le monde. Les soins stratifiés ont été proposés comme un moyen d’améliorer le pronostic et le traitement, mais reposent généralement sur des aspects limités de la douleur, y compris des facteurs biopsychosociaux.Objectifs: Suite à l’initiative sur les méthodes, la mesure et l’évaluation de la douleur dans les essais cliniques (IMMPACT), la présente étude a exploré les phénotypes de la douleur à l’aide d’un échantillon de travailleurs atteints de lombalgie chronique, une population pour laquelle aucun phénotype de douleur n’a été déterminé à ce jour.Méthodes: Un devis transversal a été utilisé avec un échantillon de 154 travailleurs atteints de lombalgie chronique fréquentant une clinique de réadaptation, recrutés en personne et sur les réseaux sociaux. L’analyse des classes latentes a été utilisée pour déterminer des sous-groupes de patients présentant différents profils de douleur en fonction de dix indicateurs de douleur (variabilité de la douleur, intensité de la douleur, qualité de la douleur, somatisation, qualité du sommeil, dépression, fatigue, catastrophisation de la douleur, douleur neuropathique et sensibilisation centrale).Résultats: La majeure partie de l’échantillon (85 %) a été recrutée par le biais des médias sociaux. Les solutions à deux classes et à trois classes se sont révélées satisfaisantes pour distinguer les phénotypes des travailleurs atteints de lombalgie chronique. Trois variables se sont avérées particulièrement importantes pour distinguer les phénotypes de la douleur – la qualité de la douleur, la fatigue et la sensibilisation centrale - avec des scores plus élevés pour les indicateurs associés à des phénotypes de douleur avec un fardeau de douleur plus élevé. L’augmentation de l’auto-efficacité relativement à la douleur chronique, le soutien lié au travail et les capacités de travail perçues étaient des facteurs de protection pour la classe du fardeau de douleur plus élevé.Conclusions: La présente étude est la première à explorer les recommandations IMMPACT pour le phénotypage de la douleur chez des travailleurs atteints de lombalgie chronique. Des recherches prospectives futures seront nécessaires pour valider les phénotypes de douleur proposés.
Keywords: Chronic low back pain; STarT Back; latent class analysis; pain phenotyping; workers.
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