The prevalence of low back pain and its relationship with physical activity, age and BMI in Fars Payam-e Noor University staff
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The purpose of this study was to determine the prevalence of low back pain and to evaluate its relationship with physical activity, age and BMI in Fars Payam-e noor University (PNU) staff. Materials and Methods: Of the total number of 709 Fars PNU employees, 182 men and women working in 12 branches of this university across Fars Province-Iran were chosen objectively. Low back pain data were collected via Quebec questionnaire. Chi-square test, Pearson correlation coefficient and ANOVA test were used for statistical analysis of data (significance level set at P < 0.05). Results: The study results showed a high prevalence of low back pain (86/3%) among studied sample, especially in the age range of 30 to 40 years. There was a significant difference between people with LBP and those without LBP (P = 0.000), but no significant difference between faculty members and university staff was observed (P > 0.05). Low back pain was negatively related to physical activity (P = 0.02). Moreover, there was no significant correlation between LBP and either age or sex (P > 0.05). Most subjects had normal body mass indexes (BMI). In addition, statistical analysis of data through ANOVA indicated a significant relationship between BMI and low back pain (P = 0.02). Conclusion: The Results indicate that employees who had regular physical activity have less low back pain. Given positive relation between regular activity and less low back pain we recommend that employees allocate some time for regular physical activity in their weekly schedule in order to prevent low back pain. Keywords: Low back pain, University staff, Regular activity
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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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».