The association between self-reported low back pain and lower limb disability as well as the association between neck pain and upper limb disability
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate the association between self-reported low back pain (LBP) and lower limb disability as well as the association between neck pain and upper limb disability. METHODS: A hundred twenty-six participants registered as a healthcare staff member were included in this cross-sectional study. The presence of neck and LBP were determined using the Nordic Musculoskeletal Questionnaire. Neck and LBP/disability were measured with the Neck Pain and Disability Scale (NPDS) and Oswestry Disability Index (ODI), respectively. Upper and lower limb disability were measured with the Quick Disabilities of Arm, Shoulder, and Hand (Quick-DASH) and Western Ontario and McMaster Osteoarthritis Index (WOMAC), respectively. RESULTS: Participants reporting LBP had more musculoskeletal complaints in the lower limbs (p<0.001) and similarly participants reporting neck pain also reported more musculoskeletal complaints in the upper limbs (p<0.001). There was a correlation between the ODI and WOMAC in the participant reporting LBP during the 12 months (ρ=0.510, p<0.001) and during the last 7 days (ρ=0.674, p<0.001). The NPAD was correlated with the Quick-DASH in the participants reporting neck pain during the last 12 months (ρ=0.659, p<0.001) and the last 7 days (ρ=0.734, p<0.001). CONCLUSION: People reporting more severe LBP also reported high levels of lower limb disability. This association was also existing between the neck pain and upper limb disability.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».