Prevalence and Risk Factors Associated With Low Back Pain Among Health Care Providers in a Kuwait Hospital
Notice bibliographique
Résumé
In Brief Study Design. A cross-sectional survey among health professionals working in a Kuwait hospital. Objective. To investigate the prevalence and factors associated with low back pain (LBP). Summary of Background Data. The literature suggests that health professionals are exposed to occupational risk factors that predispose them to developing LBP. These rates are not well established in Middle Eastern countries such as Kuwait. Methods. A self-administered survey was conducted with health professionals in an urban orthopedic hospital. Results. The response rate to the survey was 60% (n = 344). Lifetime prevalence of LBP in the sample was 70.9%, and point prevalence of LBP was 21.5%. Factors associated with acute LBP included direct patient contact (P = 0.015), performing patient lifts and/or transfers (P = 0.016), low job satisfaction (P = 0.039), and poor self-reported health status (P = 0.019). The prevalence ratio (PR) of reporting acute LBP was also found to increase as a function of the number of daily lifts/transfers performed (PR: 1.4; 95% CI: 1.27 to 1.70). Other factors generally associated with LBP, such as age, sex, professional experience, smoking and exercise, were not found to be significantly associated with LBP in this study. Conclusion. No causal relationships can be inferred using these cross-sectional data. However, results suggest that direct patient contact that includes lifting and/or transferring patients may be an important risk factor. Further research is warranted to evaluate effectiveness of back education and prevention programs among hospital staff in Kuwait. Lifetime prevalence of low back pain (LBP) among health professionals in Kuwait is 70.9%, and point prevalence is 21.5%. Factors associated (P < 0.05) with LBP included direct patient contact, job satisfaction, and self-reported health status. The prevalence of LBP was found to increase in function of the number of daily lifts/transfers performed.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».