The Six-Month Incidence of Clinically Significant Low Back Pain in the Saskatchewan Adult Population
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: A population-based, longitudinal, mailed survey was conducted. OBJECTIVE: To investigate the 6-month incidence and determinants of clinically significant low back pain in the Saskatchewan adult population. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Few studies have investigated the incidence of significant low back pain in general populations. When available, such studies often differ in the assessment of pain severity. This lack of consensus in measuring pain severity results in large differences in incidence rates. METHODS: A questionnaire requesting information on low back pain and other health conditions was mailed to randomly chosen individuals, ages 20 to 69, residing in the province of Saskatchewan, Canada. Of the 1131 (55%) who responded at baseline, 848 had not experienced clinically significant low back pain during the past 6 months. Clinically significant low back pain was assessed using the Chronic Pain Questionnaire, a 7-item scale that measures the intensity of chronic pain and associated disability. Individuals with no clinically significant low back pain were followed up at 6 months. RESULTS: At the follow-up assessment, 50 individuals reported clinically significant low back pain, representing a cumulative incidence of 8% (95% confidence interval, 6-10.4). In logistic regression models, marital status, rural residency, and history of back and neck pain were associated with the onset of clinically significant low back pain. CONCLUSIONS: The 6-month incidence of clinically significant low back pain is high in Saskatchewan. It is important to prevent this condition because of the high economic and social costs associated with it.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».