2022, Article / Letter to editor (BMC Musculoskeletal Disorders, (2022))Background
While low back pain occurs in nearly everybody and is the leading cause of disability worldwide, we lack instruments to accurately predict persistence of acute low back pain. We aimed to develop and internally validate a machine learning model predicting non-recovery in acute low back pain and to compare this with current practice and ‘traditional’ prediction modeling.
Methods
Prognostic cohort-study in primary care physiotherapy. Patients (n = 247) with acute low back pain (≤ one month) consulting physiotherapists were included. Candidate predictors were assessed by questionnaire at baseline and (to capture early recovery) after one and two weeks. Primary outcome was non-recovery after three months, defined as at least mild pain (Numeric Rating Scale > 2/10). Machine learning models to predict non-recovery were developed and internally validated, and compared with two current practices in physiotherapy (STarT Back tool and physiotherapists’ expectation) and ‘traditional’ logistic regression analysis.
Results
Forty-seven percent of the participants did not recover at three months. The best performing machine learning model showed acceptable predictive performance (area under the curve: 0.66). Although this was no better than a’traditional’ logistic regression model, it outperformed current practice.
Conclusions
We developed two prognostic models containing partially different predictors, with acceptable performance for predicting (non-)recovery in patients with acute LBP, which was better than current practice. Our prognostic models have the potential of integration in a clinical decision support system to facilitate data-driven, personalized treatment of acute low back pain, but needs external validation first.
2010, Part of book or chapter of book (, pp. 109-122)Zweeds en Nederlands onderzoek beschreven in de SWOCC-studie van Isabella Voskuyl ‘Merkoriëntatie als succesrecept’ had al aangetoond dat merkgeoriënteerd ondernemen leidt tot meer succes (Voskuyl, 2009). Organisaties die hun merk niet louter als huisstijl, cultuur of als sales tool beschouwen, maar hun merk ook gebruiken als verbindend element in de organisatie, blijken veel succesvoller te zijn. Ander onderzoek van Dany Jacobs en Hendrik Snijders: ‘Innovatieroutine, hoe managers herhaalde innovatie kunnen stimuleren’ (Jacobs & Snijders, 2008), geeft aan dat in processen die leiden tot herhaaldelijk innovatief succes organisatiekenmerken een specifieke rol spelen. Als merkoriëntatie tot succes leidt en innovatie een succesfactor voor organisaties is, wat is dan het verband tussen merkoriëntatie en innovatiesucces? Met beide studies als basisdocumenten is nu onderzocht of merkoriëntatie ook een positief effect heeft op innovatieprocessen. Het nieuwe onderzoek door HAN-alumnus en co-auteur Bart Beijer toont (voorzichtig) aan dat merkgeoriënteerd innoveren leidt tot meer innovatiesucces. Hij is op zoek gegaan naar de rol van merken en merkoriëntatie bij innovatieprocessen. Dit artikel is gebaseerd op zijn afstudeerscriptie, getiteld: ‘Merkgeoriënteerd innoveren. Garantie voor succes?’ (2010) en geeft een aanzet tot vervolgonderzoek.