Risk factors for low back pain in active military personnel: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Low back pain (LBP) is prevalent in military personnel. We aimed to systematically review the literature regarding risk factors for first-time LBP during military service among active duty military personnel. METHODS: We searched six electronic databases (inception-April 2020) for randomised controlled trials, cohort studies, and case-control studies published in English in peer-reviewed journals. Eligible studies were independently critically appraised by paired reviewers and a descriptive synthesis was conducted. RESULTS: We screened 1981 records, reviewed 118 full-text articles, and synthesised data from eight acceptable quality cohort studies. Studies assessed physical (n = 4), sociodemographic (n = 2), and/or occupational factors (n = 5) associated with LBP. Two studies reported prior LBP was associated with a greater than twofold increased risk of LBP compared to those without prior LBP. Other factors consistently associated with LBP included previous musculoskeletal injury (n = 2), less time spent on physical training (n = 2), female sex (n = 2), and lower rank (n = 2). Factors associated with LBP from single studies included marital status, lower education level, blast injury, job duties, and service type. We found inconsistent associations for performance on physical fitness tests, age, and occupation type. Psychological risk factors were not assessed in any included studies. CONCLUSION: In active duty personnel, prior history of LBP, previous musculoskeletal injury, less time in physical training, female sex, and lower rank were consistent risk factors for LBP. This information is relevant for researchers, active duty military personnel, and other decision makers. Future studies should explore causal relationships for LBP in this population. PROSPERO registration number: CRD42018084549.
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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 | 0,007 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».