Risk factors for low back pain and its relation with pain related disability and depression in a Turkish sample.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To investigate the relation of depression and pain-related disability associated with Low Back Pain (LBP). MATERIAL AND METHODS: The Quebec Back Pain Disability Scale, Visual Analogue Scale (VAS) and Zung Depression Scale were sent to 3800 randomly select adults in Kayseri, Turkey. The demographic characteristics of the participants (Socioeconomic status, age etc) and low back pain (frequency, intensity, duration) features together with pain-related factors were investigated in responding participants. The participants who had self-reported LBP during the study period were accepted as the study group. RESULTS: 807 (37.1%) of the participants reported that they had low back pain at the time of interview. The study group had a score of 52.91+/-24.20 mm for VAS, 52.30+/-10.67 for the Zung Depression Scale and 24.53+/-17.22 for the Quebec Back Pain Disability Scale. Age, female gender, smoking ( > 20 cigarettes per day), low socioeconomical status and living in a rural habitat were found to be associated with low back pain. Depression (P= 0.017) and disability (P= 0.002) were found to be independent risk factors for VAS. CONCLUSION: Determination of the frequency and intensity of low back pain and related factors is needed for the prevention and management of pain. Mood disorders and self reported restriction in daily activities should be screened in patients with low back pain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».