Demographic and Health Characteristics of Rural- and Urban-Dwelling Canadians With Chronic Back Disorders
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: This is a cross-sectional design based on analysis of a national survey. OBJECTIVE: To compare rural- and urban-dwelling adults with self-reported chronic back disorders (CBDs) with respect to their demographic, socioeconomic, comorbidity, and other health status indicators. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: People living in more rural and geographically remote areas have a greater risk of reporting CBD. Very little is known about whether the characteristics among people with CBD are different between rural and urban dwellers. METHODS: We performed a secondary analysis of the 2009 and 2010 Canadian Community Health Surveys to develop a profile of adults with CBD, comparing populations defined by relative rurality of residence. In addition to descriptive analysis using proportions and bivariate logistic regression, multiple logistic regression was used to control for possible confounding and to better understand the differences between rural- and urban-dwelling Canadians with CBD. RESULTS: With few exceptions, the descriptive bivariate analysis showed significant differences in demographic, socioeconomic, and health status indicators between rural and urban dwellers with CBD. We found no significant differences with respect to self-reported physical and sedentary activity levels, presence of asthma, presence of mood disorders, probability of depression, and self-rated mental health and pain and self-reported pain and function. The multivariate analysis showed that among adults with CBD, rural residence was significantly associated with lower levels of education (odds ratio [OR], 1.39-1.85), Aboriginal ethnicity (OR, 1.72), being married or in a common-law relationship (OR 1.44), being a former smoker (OR, 1.17) or current smoker (OR, 1.31), and being obese (OR, 1.24), regardless of the presence or number of comorbidities. CONCLUSION: There are significant sociodemographic and lifestyle differences between rural and urban Canadians with CBD. These differences may have implications for the design and delivery of more equitable and appropriate health services as well as health promotion and prevention efforts. LEVEL OF EVIDENCE: 2.
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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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».