Prevalence of rheumatic regional pain syndromes in Latin-American indigenous groups: a census study based on COPCORD methodology and syndrome-specific diagnostic criteria
Notice bibliographique
Résumé
This study assessed the overall and specific prevalence of the main rheumatic regional pain syndromes (RRPS) in four Latin-American indigenous groups. A Community Oriented Program for Control of Rheumatic Diseases (COPCORD) methodology-based census study was performed in 4240 adults (participation rate: 78.88 %) in four indigenous groups: Chontal (Oaxaca, Mexico, n = 124), Mixteco (Oaxaca, Mexico; n = 937), Maya-Yucateco (Yucatán, Mexico; n = 1523), and Qom (Rosario, Argentina; n = 1656). Subjects with musculoskeletal pain were identified using a cross-cultural, validated COPCORD questionnaire administered by bilingual personnel, and reviewed by general practitioners or rheumatologists using standardized case definitions for the 12 most frequent RRPS. The overall prevalence of RRPS was confirmed in 239 cases (5.64 %, 95 % CI: 4.98-6.37). The prevalence in each group was Chontal n = 19 (15.32 %, 95 % CI: 10.03-22.69); Maya-Yucateco n = 165 (10.83 %, 95 % CI: 9.37-12.49); Qom n = 48 (2.90 %, 95 % CI: 2.19-3.82); and Mixteco n = 7 (0.75 %, 95 % CI: 0.36-1.53). In the whole sample, the syndrome-specific prevalence was rotator cuff tendinopathy: 1.98 % (95 % CI: 1.60-2.45); lateral epicondylalgia: 0.83 % (95 % CI: 0.59-1.15); medial epicondylalgia: 0.73 % (95 % CI: 0.52-1.04); biceps tendinopathy: 0.71 % (95 % CI: 0.50-1.01); anserine syndrome: 0.64 % (95 % CI: 0.44-0.92); inferior heel pain: 0.61 % (95 % CI: 0.42-0.90); trochanteric syndrome: 0.49 % (95 % CI: 0.25-0.64); de Quervain's tendinopathy: 0.45 % (95 % CI: 0.29-0.70); trigger finger: 0.42 % (95 % CI: 0.27-0.67); carpal tunnel syndrome: 0.28 % (95 % CI: 0.16-0.49); Achilles tendinopathy (insertional): 0.12 % (95 % CI: 0.05-0.28); and Achilles tendinopathy (non-insertional): 0.07 % (95 % CI: 0.02-0.21). Leaving aside the comparison between Maya-Yucateco and Chontal groups (p = 0.18), we found significant differences (p < 0.001) in overall RRPS prevalence between the remaining pairs of indigenous groups. Syndrome-specific prevalences were also different between groups. Our findings support the hypothesis that overall RRPS prevalence and syndrome-specific prevalences are modulated by population-specific factors.
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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 | 0,000 | 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 ».