Risk factors for development of lower limb pain in adolescents.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although many clinicians believe high growth leads to inflexibility, which may lead to lower extremity pain, the only prospective data suggest growth is unrelated to flexibility. However, it is still possible that growth and/or flexibility are related to pain even if they are not related to each other. We investigated the incidence of leg pain in adolescents to determine whether high growth spurt and/or poor flexibility are risk factors for the development of lower extremity pain. METHODS: Repeated measures, prospective cohort study of urban high school students aged 12-18. Subjects were measured at baseline and at 6 and 12 months for flexibility of hamstrings and quadriceps and with the sit-and-reach test. Participants completed a detailed questionnaire on recreational activity, occupational activities, psychosocial variables, and musculoskeletal pain. RESULTS: Poor hamstring flexibility (odds ratio 0.99, confidence interval 0.97-1.01), poor quadriceps flexibility (OR 1.01, CI 0.99-1.03), poor sit-and-reach flexibility (OR 0.99, CI 0.99-1.01), and growth (OR 0.93, CI 0.50-1.71) were not related to the development of lower extremity pain. There was an association between lower extremity pain and occupational activities (OR 2.08, CI 1.45-2.98) and poor mental health (per 1 SD change, OR 1.41, CI 1.19-1.67). CONCLUSION: Neither growth nor flexibility is related to the development of lower extremity pain in adolescents. A poor mental health score and occupational activities may be associated with the development of lower extremity pain.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».