Examining the effects of low back pain and mental health symptoms on healthcare utilisation and costs: a protocol for a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Low back pain (LBP) is a leading cause of disability associated with high healthcare utilisation and costs. Mental health symptoms are negative prognostic factors for LBP recovery; however, no population-based studies have assessed the joint effects of LBP and mental health symptoms on healthcare utilisation. This proposed study will characterise the health system burden of LBP and help identify priority groups to inform resource allocation and public health strategies. Among community-dwelling adult respondents of five cycles of the Canadian Community Health Survey (CCHS) in Ontario, we aim to assess the effect of self-reported LBP on healthcare utilisation and costs and assess whether this effect differs between those with and without self-reported mental health symptoms. METHODS AND ANALYSIS: We designed a dynamic population-based cohort study using linkages of survey and administrative data housed at ICES. The Ontario sample of CCHS (2003-2004, 2005-2006, 2007/2008, 2009/2010, 2011/2012; total of ~1 30 000 eligible respondents) will be used to define the cohort of adults with self-reported LBP with and without mental health symptoms. Healthcare utilisation and costs will be assessed by linking health administrative databases. Follow-up ranges from 6 to 15 years (until 31 March 2018). Sociodemographic (eg, age, sex, education) and health behaviour (eg, comorbidities, physical activity) factors will be considered as potential confounders. Poisson and linear (log-transformed) regression models will be used to assess the association between LBP and healthcare utilisation and costs. We will assess effect modification with mental health symptoms on the additive and multiplicative scales and conduct sensitivity analyses to assess the impact of misclassification and residual confounding. ETHICS AND DISSEMINATION: This study is approved by the University of Toronto Research Ethics Board. We will disseminate findings using a multifaceted knowledge translation strategy, including scientific conference presentations, publications in peer-reviewed journals and workshops with key knowledge users.
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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 | 0,051 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,010 |
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 ».