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Enregistrement W2564837236 · doi:10.31661/gmj.v5i4.786

A Cohort Study Protocol of Low Back Pain In Rural Area Inhabitants: Fasa Low Back Pain Cohort Study (FABPACS)

2016· article· en· W2564837236 sur OpenAlexaboutno aff
Mojtaba Farjam, Alireza Askari, Ali Hoseinipour, Reza Homayounfar, Javad Jamshidi, Fatemeh Khodabakhshi, Habib Zakeri

Notice bibliographique

RevueGalen Medical Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCohortLow back painAnthropometryPhysical therapyCohort studyPopulationSocioeconomic statusAlternative medicineInternal medicineEnvironmental healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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]

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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