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Enregistrement W3194850254 · doi:10.1016/j.jpain.2021.07.012

Prevalence, Incidence, and Factors Associated With Non-Specific Chronic Low Back Pain in Community-Dwelling Older Adults Aged 60 Years and Older: A Systematic Review and Meta-Analysis

2021· review· en· W3194850254 sur OpenAlexaff
Charles K. W. Wong, Rebecca YW Mak, Terence SY Kwok, Joshua SH Tsang, Marco YC Leung, Martha Funabashi, Luciana Macedo, Liz Dennett, Arnold Yu Lok Wong

Notice bibliographique

RevueJournal of Pain · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of AlbertaMcMaster UniversityUniversité du Québec à Trois-RivièresCanadian Memorial Chiropractic College
Organismes subventionnairesUniversity Grants Committee
Mots-clésMedicinePhysical therapyIncidence (geometry)OsteoarthritisAnxietyDepression (economics)PopulationChronic painQuality of life (healthcare)GerontologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic low back pain (CLBP) is common among older adults. This systematic review aimed to summarize: (1) the prevalence and incidence of CLBP in older adults, and (2) demographic, psychological, and clinical factors positively/negatively associated with prevalence/incidence of CLBP among older adults. Four databases were searched to identify relevant publications. Ten studies (31,080 older adults) were included after being screened by 5 independent reviewers using predetermined criteria. The methodological quality of these studies was evaluated by standardized tools. The quality of evidence for all factors were appraised by modified GRADE for cohort studies. Twenty-eight and 1 factors were associated with a higher prevalence and a lower 5-year cumulative incidence of CLBP, respectively. No prognostic factor was identified. There was very limited to limited evidence that females, obesity, anxiety, depression, mental disorders, self-expectation of recovery, self-perceived health status, lifestyle (smoking, daily fluoride consumption), previous falls or lower body injury, retirement/disability due to ill health, family history of body pain, comorbidity (knee osteoarthritis, or chronic obstructive pulmonary disease with/without hypertension), weak abdominal muscles, leg pain, leg pain intensity, widespread pain, pain interference on functioning, use of pain medication, occupational exposure (driving for >20 years, or jobs involving bending/twisting for >10 years), disc space narrowing and severe facet osteoarthritis were significantly related to a higher prevalence of CLBP in older adults. However, very limited evidence suggested that intermediate level of leisure-time physical activity was associated with a lower prevalence of CLBP in older adults. Given the aging population and limited information regarding risk factors for CLBP in older adults, future high-quality prospective studies should identify relevant risk factors to help develop proper preventive and treatment strategies. PERSPECTIVE: Despite the high prevalence of non-specific chronic low back pain among older adults, there is only very limited to limited evidence regarding factors associated with a higher prevalence of chronic low back pain in this population. Given the aging population, high-quality prospective studies are warranted to address this gap.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,032
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations282
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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