Is It Time for a Population Health Approach to Neck Pain?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Neck pain and its associated disorders (NPAD) cause significant health burden in the general population and after road traffic and occupational injury. Individual-level health care treatments have been well studied, but population-health approaches to this problem have not. We used a best-evidence synthesis to examine population-level approaches to the prevention and control of NPAD. METHODS: The systematic review examined studies published between 1980 and 2006 that addressed the incidence, prevalence, risk factors, prevention, cost, assessment and classification, interventions, and course and prognostic factors for NPAD. Citations were screened for relevance, scientifically reviewed, and synthesized. Valid studies addressing public policies or population-level approaches to the prevention and control of NPAD were identified and used in the evidence synthesis. RESULTS: Only 8 of the 552 scientifically admissible studies were considered relevant to a public or population health approach to preventing and controlling the burden of NPAD. For whiplash-associated disorders, active head restraints and seat backs were protective in rear-end collisions; insurance policies affected the incidence and recovery; government funding of multidisciplinary rehabilitation programs did not benefit recovery; and early intensive health care delayed recovery. In the workplace, 2 randomized trials failed to show any preventive effect for ergonomic interventions or physical training and stress management. One study documented the societal cost of neck pain. CONCLUSIONS: There is little evidence on which to make public or population-level recommendations, despite the important public health burden and costs of NPAD. Population-level approaches to preventing and controlling NPAD should be investigated.
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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 | 0,148 | 0,306 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,013 |
| Communication savante | 0,013 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».