Prevalence and Characteristics of Upper or Mid-Back Pain in Finnish Men
Notice bibliographique
Résumé
In Brief Study Design. Descriptive epidemiologic study. Objectives. To examine the 1-year prevalence, severity, and frequency of mid-back pain in a general population sample of men, with comparisons to neck and low back pain. Summary of Background Data. No previous studies reporting the characteristics of mid-back pain in a general population were found. Methods. A total of 600 Finnish men 35 to 70 years of age were drawn from a population-based twin sample and interviewed with standardized pain questions. Results. The 1-year prevalence of mid-back pain was 17.0% (95% confidence interval, 14.3–19.7) compared to 64.0% (95% confidence interval, 60.6–67.5) for neck and 66.8% (95% confidence interval, 63.4–70.3) for low back pain. The frequency of pain over the previous year among those with mid- and low back pain was less than for neck pain. The mean severity of the worst pain episode was highest for low back pain followed by mid-back and neck pain, which were similar. Associated disability tended to be less frequent from mid-back pain (23.5% vs. 30.3%–41.1%). Odds ratios for neck and low back pain when mid-back pain was reported were 2.32 and 2.86, respectively. Conclusion. The prevalence of mid-back pain was approximately one fourth that of neck and low back pain and was somewhat less likely to be disabling. In cases of mid-back pain, spinal comorbidity was nearly always reported. The 1-year prevalence of mid-back pain (17%) was approximately one fourth that of neck and low back pain in Finnish men. The worst episodes of pain were most severe for low back pain and similarly severe for neck and mid-back pain; and mid-back pain was somewhat less likely to be disabling.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».