A Profile of Farmers and Other Employed Canadians With Chronic Back Pain: A Population‐Based Analysis of the 2009‐2010 Canadian Community Health Surveys
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Chronic back disorders (CBDs) are a serious public health issue, both in the general population and among farmers. However, it is not clear whether all individuals with CBD should be treated the same, or if some subpopulations have special needs. This study's purpose was to determine the demographic, socioeconomic, co-morbidity, and other health characteristics of Canadian farmers and nonfarmers with self-reported CBD. METHODS: We performed a secondary analysis of the 2009-2010 Canadian Community Health Survey to develop a profile of adults with CBD comparing farmers (N = 350) to nonfarmer employed persons (N = 11,251). In addition to descriptive analysis, multiple logistic regression was used to control for possible confounding. FINDINGS: Our results indicate that farmers with CBD are significantly more likely to be older, less educated, and more often male and living rurally than nonfarmers with CBD. We found no difference between rates and type of co-morbidities between farmers and nonfarmers. However, the sociodemographic differences between farmers and nonfarmers with CBD may impact the design of effective interventions and have implications for health services planning and health care delivery. The information presented is anticipated to help address the identified need for musculoskeletal disorder prevention in agriculture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».