Magnitude of impact and healthcare use for musculoskeletal disorders in the paediaric: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although musculoskeletal disorders (MSD) are among the most prevalent chronic conditions, minimal attention has been paid to the paediatric population. The aim of this study is to describe the annual prevalence of healthcare contacts for MSD by children and youth age 0-19 years, including type of MSD, care delivery setting and the specialty of the physician consulted. METHODS: Analysis of data on all children with healthcare contacts for MSD in Ontario, Canada using data from universal health insurance databases on ambulatory physician and emergency department (ED) visits, same-day outpatient surgery, and in-patient admissions for the fiscal year 2006/07. The proportion of children and youth seeing different physician specialties was calculated for each physician and condition grouping. Census data for the 2006 Ontario population was used to calculate person visit rates. RESULTS: 122.1 per 1,000 children and youth made visits for MSD. The majority visited for injury and related conditions (63.2 per 1,000), followed by unspecified MSD complaints (33.0 per 1,000), arthritis and related conditions (27.7 per 1,000), bone and spinal conditions (14.2 per 1,000), and congenital anomalies (3 per 1,000). Injury was the most common reason for ED visits and in-patient admissions, and arthritis and related conditions for day-surgery. The majority of children presented to primary care physicians (74.4%), surgeons (22.3%), and paediatricians (10.1%). Paediatricians were more likely to see younger children and those with congenital anomalies or arthritis and related conditions. CONCLUSION: One in eight children and youth make physician visits for MSD in a year, suggesting that the prevalence of MSD in children may have been previously underestimated. Although most children may have self-limiting conditions, it is unknown to what extent these may deter involvement in physical activity, or be indicators of serious and potentially life-threatening conditions. Given deficiencies in medical education, particularly of primary care physicians and paediatricians, it is important that training programs devote an appropriate amount of time to paediatric MSD.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».