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Enregistrement W3197577913 · doi:10.1111/crj.13443

Prevalence and risk factors of musculoskeletal pain in patients with chronic obstructive pulmonary disease: A systematic review

2021· review· en· W3197577913 sur OpenAlexaboutno aff
Fabien Latiers, Marie Vandenabeele, William Poncin, Grégory Reychler

Notice bibliographique

RevueThe Clinical Respiratory Journal · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCOPDPhysical therapySystematic reviewChecklistMeta-analysisLumbarMEDLINELow back painComorbidityInternal medicineAlternative medicineSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This systematic review aimed to discuss the prevalence and the risk factors of the musculoskeletal pain in chronic obstructive pulmonary disease (COPD). DATA SOURCE AND STUDY SELECTION: Four databases were analysed (Scopus, PubMed, Cochrane and EMBASE). We excluded systematic reviews, meta-analyses, conference abstracts and case reports. Two authors independently checked for the eligibility of the relevant articles. The risk of bias was evaluated using the Newcastle Ottawa Quality Assessment Scale and the Joanna Briggs Institute critical appraisal checklist. The selection and evaluation of studies followed the PRISMA guidelines. RESULTS: Twenty studies were retrieved, including from 21 to 7952 patients with COPD. The prevalence of pain was highly heterogeneous across studies: 7-89.7%. Pain was mostly reported in the lumbar (7-69%) and cervical spine (11-48.3%) and the chest (44-82.8%). The main risk factors for developing pain were old age, sex (female), level of physical activity (low) and comorbidities. CONCLUSION: Pain is a very common symptom in patients with COPD. Despite this, few clinical trials have investigated the pain. It appears to be located primarily in the lumbar, cervical and thoracic regions and facilitated by being a female, a low level of physical activity, comorbidity(ies) and old age.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,218
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,337 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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