Increased Prevalence of Chronic Disease in Back Pain Patients Living in Car-dependent Neighbourhoods in Canada: A Cross-sectional Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Chronic diseases, including back pain, result in significant patient morbidity and societal burden. Overall improvement in physical fitness is recommended for prevention and treatment. Walking is a convenient modality for achieving initial gains. Our objective was to determine whether neighbourhood walkability, acting as a surrogate measure of physical fitness, was associated with the presence of chronic disease. METHODS: We conducted a cross-sectional study of prospectively collected data from a prior randomized cohort study of 227 patients referred for tertiary assessment of chronic back pain in Ottawa, ON, Canada. The Charlson Comorbidity Index (CCI) was calculated from patient-completed questionnaires and medical record review. Using patients' postal codes, neighbourhood walkability was determined using the Walk Score, which awards points based on the distance to the closest amenities, yielding a score from 0 to 100 (0- 50: car-dependent; 50-100: walkable). RESULTS: Based on the Walk Score, 134 patients lived in car-dependent neighborhoods and 93 lived in walkable neighborhoods. A multivariate logistic regression model, adjusted for age, gender, rural postal code, body mass index, smoking, median household income, percent employment, pain, and disability, demonstrated an adjusted odds ratio of 2.75 (95% confidence interval, 1.16 to 6.53) times higher prevalence for having a chronic disease for patients living in a car-dependent neighborhood. There was also a significant dose-related association (p=0.01; Mantel-Haenszel chi-square=6.4) between living in car-dependent neighbourhoods and more severe CCI scores. CONCLUSIONS: Our findings suggest that advocating for improved neighbourhood planning to permit greater walkability may help offset the burden of chronic disease.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».