Prevalence/Incidence of Low Back Pain and Associated Risk Factors Among Nursing and Medical Students: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To summarize evidence regarding the prevalence and incidence of low back pain and associated risk factors in nursing and medical students. TYPE: Systematic review and meta-analysis. LITERATURE SURVEY: The protocol was registered with PROSPERO (CRD42015029729). Its reporting followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. Seven databases were searched until August 2020 to identify relevant studies. METHODOLOGY: Two independent reviewers screened, extracted, and evaluated the risk of bias of the selected studies. Meta-analyses were used to estimate 12-month prevalence/incidence rates of low back pain and associated risk factors in these students. Levels of evidence for risk factors were determined by the updated Guidelines for Systematic Reviews in the Cochrane Collaboration Back Review Group. SYNTHESIS: Sixteen studies involving 7072 students were included. The pooled 12-month prevalence rates of low back pain for nursing and medical students were 44% (95% confidence interval [95% CI]: 27%-61%) and 53% (95% CI: 44%-62%), respectively. The 12-month incidence of low back pain in nursing students ranged from 29% to 67%. No incidence rate was reported in medical students. Strong/moderate-quality evidence supported that final year of study (pooled odds ratio [OR] from five studies, 1.96, 95% CI: 1.13-3.40), anxiety (OR ranging from 3.12 to 4.61), or high mental pressure or psychological distress (OR ranging from 1.37 to 4.52) was associated with a higher 12-month low back pain prevalence in both student groups. Moderate-quality evidence suggested that prior history of low back pain (pooled OR from two studies: 3.46, 95% CI: 1.88-6.36) was associated with a higher 12-month low back pain incidence in nursing students. Similarly, moderate-quality evidence suggested that female medical students (pooled OR from two studies: 1.77, 95% CI: 1.09-2.86) demonstrated a higher 12-month low back pain prevalence than male counterparts. CONCLUSIONS: Although it is impossible to alter nonmodifiable risk factors for low back pain, universities may develop and implement proper strategies to mitigate modifiable risk factors in these students.
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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 | 0,025 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,028 | 0,048 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».