Prevalence and Associated Factors of Low Back Pain (LBP) among Adolescents in Central, Thailand
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low Back Pain (LBP) is one of the most common musculoskeletal disorders found from adolescent to the elderly. These affect the quality of life of adolescents due to the inability to fully perform any activity. The information concerning LBP in Thailand is still limited especially among adolescents. Most related studies were conducted among young adult. The present study was aimed to determine the prevalence and the associated factors of LBP among adolescents in Central Thailand.METHODS: A total of 4944 adolescents were included in the study. The Nordic Standard Questionnaire (NSQ) was used to screen LBP conditions among these adolescents. Standardized questionnaires were used to collect demographic data and associated factors.RESULTS: The prevalence of LBP among adolescents was 26.7%. Univariate and multivariate analysis showed that adolescents with LBP were associated with both behavioral and physical activity factors. These factors included sex, grade, using a smartphone, transportation to school, suitability of chairs and desks, history of back injury and low frequency of exerciseCONCLUSION: Our data emphasized that LBP was a problem among adolescent. Supportive exercise and physical activity should be provided for adolescents.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».