Are job strain and sleep disturbances prognostic factors for low-back pain?A cohort study of a general population of working age in Sweden
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to determine whether job strain, i.e. a combination of job demands and decision latitude (job control), and sleep disturbances among persons with occasional low-back pain are prognostic factors for developing troublesome low-back pain; and to determine whether sleep disturbances modify the potential association between job strain and troublesome low-back pain. A population-based cohort from the Stockholm Public Health Cohort surveys in 2006 and 2010 (= 25,167) included individuals with occasional low-back pain at baseline 2006 (= 6,413). Through logistic regression analyses, potential prognostic effects of job strain and sleep disturbances were studied. Stratified analyses were performed to assess modification of sleep disturbances on the potential association between job strain and troublesome low-back pain. Those exposed to job strain; active job (odds ratio (OR) 1.3, 95% confidence interval (95% CI) 1.1-1.6), or high strain (OR 1.5, 95% CI 0.9-2.4) and those exposed to severe sleep disturbances (OR 3.0, 95% CI 2.3-4.0), but not those exposed to passive jobs (OR 1.1, 95% CI 0.9-1.4) had higher odds of developing troublesome low-back pain. Sleep disturbances did not modify the association between job strain and troublesome low-back pain. These findings indicate that active job, high job strain and sleep disturbances are prognostic factors for troublesome low-back pain. The odds of developing troublesome low-back pain due to job strain were not modified by sleep disturbance.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».