Burden of neck pain and associated factors among smart phone user students in University of Gondar, Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile technology has spread rapidly around the globe. In 2018 the numbers of mobile subscribers in Ethiopia hit 66.2 million. Musculoskeletal complaints related to smartphone use in different body parts have been reported ranging from 8.2% to 89.9%. Neck pain has the highest prevalence rate, which ranges from 17.3% to 67.8%. However, there is limited evidence on the burden of neck pain related to Smartphone usage and no research is done in Ethiopia. Therefore, this study was conducted to determine the burden of neck pain and factors associated with smartphone use in Ethiopia. PURPOSE: The objective of this study was to identify the prevalence and factors associated with neck pain among smartphone users at University of Gondar. METHODS: Institutional based cross-sectional study was conducted from November to December 2019 to determine the prevalence and associated factors of neck pain, with a sample of 845 university student smartphone users at University of Gondar, Ethiopia. A self-administered questionnaire adapted from the Nordic musculoskeletal questionnaire was used to collect data. Independent variables which had a significant association were identified using logistic regression models. Results were reported by using texts and frequency distribution tables. RESULTS: Out of 845 questionnaires distributed, 808 students responded; hence, the response rate was 95.6%. The overall prevalence of neck pain among smart phone users in the past 12 months was 47.4% (95% CI, 44.1-50.9%). Attending 5th year (AOR: 3.907, 95% CI: 1. 952-7.82) and 6th year (AOR: 2.93,95% CI: 1,304-6.59), regular physical exercise (AOR: 2.405, 95% CI: 1.549-3.734), cigarette smoking (AOR: 5.415, 95% CI: 2.685-10.919), residency (AOR: 1.681, 95% CI: 1.181-2.391), break while using smartphone (AOR: 3.253 95% CI: 2.252-4.699), used smartphone > 6 hour per day (AOR: 2.782 (1.528 95% CI: 1.528-5.063), used other devises (AOR: 3.158 95% CI: 2.128-4.689), number of social media used daily (AOR: 2.007 95% CI: 1.228-3.2788), used devise for playing game (AOR: 1.484 95% CI: 1.024-2.15) were factors significantly associated with neck pain. CONCLUSION: The current study depicted that nearly half of the study participants reported neck pain in the past 12 months. Attending last year of university, personal characteristics, use of smart phone for longer period, playing game, not taking break, other electronic device use, increased number of social media use were associated with neck pain among smartphone users.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».