Clinical and economic burden of low back pain in low- and middle-income countries: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Low back pain (LBP) is the leading cause of disability and work absenteeism globally, and it poses significant clinical and economic burden to individuals, health systems and the society. This study aimed to synthesise the clinical and economic burden of LBP in low-income and middle-income countries (LMICs). METHODS: A systematic review following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines was performed. PubMed, Medline, CINAHL, PsycINFO, AMED, Embase and Scopus databases were systematically searched for studies that examined the clinical and economic burden of LBP in LMICs, published from inception to 10 December 2021. Only studies with clearly stated methodologies and published in English were eligible for review. RESULTS: Nine studies met the inclusion criteria and were reviewed. Of these, three of them were clinical burden studies. The mean Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale (NOS) score of the included studies was 4, with an average from 3 to 6. The included studies were conducted in Argentina, Brazil, China, Ethiopia, Nigeria and Republic of Serbia. The rates of hospitalisation due to LBP ranged between 13.4% and 18.7%. Due to variation of methodological approaches, the reported cost estimates were inconsistent across the studies. A total cost of US$2.2 billion per population and US$1226.25 per patient were reported annually due to LBP. CONCLUSION: This systematic literature review suggests that LBP is associated with significantly high rates of hospitalisation and costs. As LBP is an important threat to the population, health professionals and policymakers are to put in place appropriate programmes to reduce the clinical and economic burden associated with LBP and improve the health outcomes of individuals with this condition in LMICs. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42020196335.
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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 | 0,015 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 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 ».