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Enregistrement W2157371077 · doi:10.1093/ageing/afj055

Does back pain prevalence really decrease with increasing age? A systematic review

2006· review· en· W2157371077 sur OpenAlexaff
Clermont E. Dionne, Kate M. Dunn, Peter Croft

Notice bibliographique

RevueAge and Ageing · 2006
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBack painLow back painOsteoarthritisPopulationAge adjustmentPhysical therapyDemographyAlternative medicineEnvironmental healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It is believed that the prevalence of back pain decreases around the middle of the sixth decade. However, back pain is still among the most commonly reported symptoms in the elderly and osteoarthritis, disc degeneration, osteoporosis and spinal stenosis all increase with age. In light of this, it is difficult to understand why the prevalence of back pain would decrease with increasing age. OBJECTIVE: This study aimed at summarising the scientific evidence on the trends of back pain prevalence with age. METHODS: Population-based studies reporting the prevalence of back pain, including people aged 65 years and over, were systematically retrieved from several bibliographic databases. These were read and assessed by two reviewers, and papers retained ('good quality studies') were aggregated according to specific criteria. RESULTS: Good quality studies showed a large heterogeneity as to their methods and prevalence figures. No specific patterns were detected by country nor outcome measure. However, most studies that considered severe forms of back pain found an increase of prevalence with increasing age. The curvilinear association between age and back pain prevalence that is widely mentioned in the literature was found only for benign and mixed problems. CONCLUSIONS: The evidence concerning the association of back pain prevalence with age is more sparse than currently believed and this association seems to be modified by the severity of the problem. This knowledge could have important public health implications, as the proportion of older people will increase considerably in the coming years in most industrialised societies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,819

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations390
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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