Risk Factors for the Development of Neck and Upper Limb Pain in Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: A prospective, repeated measures cohort study with high school students was conducted in Montreal, Canada. OBJECTIVE: To determine the incidence of neck and upper limb pain and associated risk factors in a cohort of adolescents. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Neck and upper limb pain is frequent in adolescents and may be associated with repetitive motion from certain activities such as playing music, working, and engaging in sports activities. METHODS: For this study, 502 students in the seventh to ninth grades in three schools were assessed. Data were collected at three times 6 months apart over a 12-month period. Students responded to a questionnaire addressing musculoskeletal health and lifestyle factors and were measured for height and weight. Neck or upper limb pain occurring at least once a week in the preceding 6 months was defined as the outcome. Multivariate methods were used to model the repeated measures dichotomous outcome as a function of engaging in physical activity, working, or playing a musical instrument, adjusted for covariates. RESULTS: The cumulative annual incidence of neck and upper limb pain was 28.4%. The risk factors for neck and upper limb pain were working (adjusted odds ratio, 1.89; 95% confidence interval, 1.11-3.32) and lower mental health score (adjusted odds ratio, 1.68; 95% confidence interval, 1.19-2). Students involved in childcare were at a higher risk for the development of pain (adjusted odds ratio, 2.25; 95% confidence interval, 1.18-4.29). CONCLUSIONS: Neck and upper limb pain is common in teenagers. Sports involvement and music participation were not risk factors for the development of neck and upper limb pain. However, pain was more likely to develop in adolescents who worked than in students who had a lower mental health score.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».