Combined’ Neck/Back Pain and Psychological Distress/Morbidity Among the Saudi Population: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Psychological distress/morbidity is amongst the primary reason for the cause of pain at multiple sites, its progression, and recovery. Though still not very clear if physical pain in the neck or the back may predict psychological morbidities or not. Thus, we investigated the association between combined neck or back pain and psychological distress/morbidity. Methods A cross-sectional study was conducted in Al-Kharj, Saudi Arabia, including 1,003 individuals. The questionnaire comprised of General Health Questionnaire-12 (GHQ-12) and some questions about neck and back pain. Data analysis was done using statistical software SPSS version 26.0. Results The results of the multivariate analysis revealed a significant positive association between neck/back pain status and total GHQ score (unstandardized Beta = 2.442, P ≤ 0.0001). Having neck/back pain had almost a 2.5 times greater risk of psychological distress/morbidity. Further, females were more likely to have a higher risk of psychological distress/morbidity (unstandardized Beta = 1.334, P = 0.007) than males while adjusting for sociodemographic and clinical characteristics. Conclusion The combination of neck and back pain was significantly associated with the Saudi population’s psychological problems. Therefore, the Saudi government needs to devise high-risk strategies and allocate adequate resources to the cause so that at-risk people can be shielded from the adverse complications arising from this condition in the long run.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».