A Cohort Study Protocol of Low Back Pain In Rural Area Inhabitants: Fasa Low Back Pain Cohort Study (FABPACS)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Low back pain (LBP) is one of the main causes of disability in most societies that imposes much cost to the economic and health systems. In Iranian population, a prevalence as high as 27% has been reported for chronic LBP. So this study was designed to investigate the factors associated with low back pain in Iranian population. Methods/ Design: In Fasa Cohort Study, a branch of Persian cohort study, LBP patients were registered among the participants. A total of 10000 peoples, 1700 patients enrolled in cohort study were registered as LBP patients. In addition to detailed demographic, socioeconomic, anthropometric, nutrition, and medical history, limited physical examinations, determination of physical activity and body composition that was obtained in the cohort study, history of LBP, assessment of the pain severity, McGill pain inventory, and Oswestry questionnaire was filled for the LBP patients. All data are stored online using a dedicated software. Discussion: The cohort study is the best way to collect the necessary information required for policy making in the field of LBP. This study will help in providing some information about LBP in our area to establish a better management of the disease. Moreover, this study will provide many opportunities for clinical trials in this field, and we are going to do interventional studies in the cohort in future.[GMJ.2016;5(4):225-29]
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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 | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».