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Enregistrement W2888669381 · doi:10.1186/s12891-018-2237-x

The prevalence of low back pain in the emergency department: a descriptive study set in the Charles V. Keating Emergency and Trauma Centre, Halifax, Nova Scotia, Canada

2018· article· en· W2888669381 sur OpenAlexaffabout
Jordan Edwards, Jill A. Hayden, Mark Asbridge, Kirk Magee

Notice bibliographique

RevueBMC Musculoskeletal Disorders · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensDalhousie UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEmergency departmentLow back painBack painComplaintPhysical therapyPresentation (obstetrics)Nova scotiaSurgeryAlternative medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: While low back pain is a common presenting complaint in the emergency department, current estimates from Canada are limited. Furthermore, existing estimates do not clearly define low back pain. As such, our main objective was to estimate prevalence rates of low back pain in a large Nova Scotian emergency department using various definitions, and to describe characteristics of individuals included in these groups. An additional objective was to explore trends in low back pain prevalence in our emergency department over time. METHODS: We conducted a cross sectional analysis using six years of administrative data from our local emergency setting. We first calculated the prevalence and patient characteristics for individuals presenting with any complaint of back pain, and for groups diagnosed with different types of low back pain. We explored prevalence over time by analyzing presentation trends by month, day of the week and hour of the day. RESULTS: The prevalence of patients presenting to the emergency department with a complaint of back pain was 3.17%. Individuals diagnosed with non-specific/mechanical low back pain with no potential nerve root involvement made up 60.8% of all back pain presentations. Persons diagnosed with non-specific/mechanical low back pain with potential nerve root involvement made up 6.7% of presentation and the low back pain attributed to secondary factors accounted for 9.9% of back pain presentations. We found a linear increase in presentations for low back pain over the study period. CONCLUSION: This is the first multi-year analysis assessing the prevalence of low back pain in a Canadian emergency department. Back pain is a common presenting complaint in our local emergency department, with most of these persons receiving a diagnosis of non-specific/mechanical low back pain with no potential nerve root involvement. Future research should concentrate on understanding the management of low back pain in this setting, to ensure this is the proper setting to manage this common condition.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations42
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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