Stable prevalence of chronic back disorders across gender, age, residence, and physical activity in Canadian adults from 2007 to 2014
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic back disorders (CBD) are a global health problem and the leading cause of years lived with disability. The present study aims to examine overall and specific trends in CBD in the Canadian population aged 18 to 65 years. METHODS: Data from the Canadian Community Health Survey (CCHS), a cross-sectional study, from 2007 to 2014 (8 cycles) were used to calculate CBD prevalence across gender, age, geographical area (urban/rural and ten provinces and northern territories), and physical activity levels. CBD was defined in the CCHS as having back problems, excluding fibromyalgia and arthritis, which have lasted or are expected to last six months or more and that have been diagnosed by a health professional. Prevalence of CBD using survey weights and associated 95% confidence intervals (95% CI) were calculated yearly using balanced repeated replications technique. Trend tests were calculated using joinpoint regressions; ArcGIS software was used for mapping. RESULTS: Age-standardized CBD prevalence in 2007 and 2014 were 18.9% (95% CI = 18.4;19.5) and 17.8% (95% CI = 17.2,18.4), respectively. CBD prevalence was consistently higher in women, older age groups, rural dwellers, and people classified as inactive. Crude and age-standardized CBD prevalence decreased faster in people classified as physically active compared to those who were inactive (p < 0.006). Although CBD slightly decreased over time, no statistically significant trends were found overall or by gender, area of residence, province or level of physical activity. The prevalence of CBD remained consistently high in the province of Nova Scotia, and consistently low in the province of Quebec over the eight CCHS cycles. CONCLUSION: Despite prevention efforts, such as the Canadian back pain mass media campaign, CBD prevalence has remained stable between 2007 and 2014. Tailored prevention and management of CBD should consider gender, age, and geographical differences. Further longitudinal studies could elucidate the temporal relationship between potentially modifiable risk factors such as physical activity and CBD.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».