Association between lumbopelvic pain, disability and sick leave during pregnancy – a comparison of three Scandinavian cohorts
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the association between disability and sick leave due to lumbopelvic pain in pregnant women in 3 cohorts in Sweden and Norway and to explore possible factors of importance to sick leave. A further aim was to compare the prevalence of sick leave due to lumbopelvic pain. DESIGN/SUBJECTS: Pregnant women (n = 898) from two cohorts in Sweden and one in Norway answered to questionnaires in gestational weeks 10–24; two of the cohorts additionally in weeks 28–38. METHODS: Logistic regression models were performed with sick leave due to lumbopelvic pain as dependent factor. Disability, pain, age, parity, cohort, civilian status, and occupational classification were independents factors. RESULTS: In gestational weeks 10–24 the regression model included 895 cases; 38 on sick leave due to lumbopelvic pain. Disability, pain and cohort affiliation were associated with sick leave. In weeks 28–38, disability, pain and occupation classification were the significant factors. The prevalence of lumbopelvic pain was higher in Norway than in Sweden (65%, vs 58% and 44%; p < 0.001). CONCLUSION: Disability, pain intensity and occupation were associated to sick leave due to lumbopelvic pain. Yet, there were significant variations between associated factors among the cohorts, suggesting that other factors than workability and the social security system are also of importance.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».