Does leisure time physical activity protect against low back pain? Systematic review and meta-analysis of 36 prospective cohort studies
Notice bibliographique
Résumé
Background There are plausible mechanisms whereby leisure time physical activity may protect against low back pain (LBP) but there have been no quality systematic reviews and meta-analyses of the subject. Objective This review aims to assess the effect of leisure time physical activity on non-specific LBP. Methods Literature searches were conducted in PubMed, Embase, Web of Science, Scopus and Google Scholar databases from their inception through July 2016. Methodological quality of included studies was evaluated. A random-effects meta-analysis was performed, and heterogeneity and publication bias were assessed. Results Thirty-six prospective cohort studies (n=158 475 participants) qualified for meta-analyses. Participation in sport or other leisure physical activity reduced the risk of frequent or chronic LBP, but not LBP for > 1 day in the past month or past 6–12 months. Risk of frequent/chronic LBP was 11% lower (adjusted risk ratio (RR)=0.89, CI 0.82 to 0.97, I 2 =31%, n=48 520) in moderately/highly active individuals, 14% lower (RR=0.86, CI 0.79 to 0.94, I 2 =0%, n=33 032) in moderately active individuals and 16% lower (RR=0.84, CI 0.75 to 0.93, I 2 =0%, n=33 032) in highly active individuals in comparison with individuals without regular physical activity. For LBP in the past 1–12 months, adjusted RR was 0.98 (CI 0.93 to 1.03, I 2 =50%, n=32 654) for moderate/high level of activity, 0.94 (CI 0.84 to 1.05, I 2 =3%, n=8549) for moderate level of activity and 1.06 (CI 0.89 to 1.25, I 2 =53%, n=8554) for high level of activity. Conclusions Leisure time physical activity may reduce the risk of chronic LBP by 11%–16%. The finding, however, should be interpreted cautiously due to limitations of the original studies. If this effect size is proven in future research, the public health implications would be substantial.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,026 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».