The one-week prevalence of neck pain and low back pain in post-secondary students at two Canadian institutions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low back and neck pain are common in the general population, but the prevalence among Canadian post-secondary students is not well known. We aimed to determine the one-week prevalence of neck pain (NP) and low back pain (LBP) among postsecondary students in Canada. METHODS: We conducted a cross-sectional study of students enrolled in the Faculty of Health Sciences and Faculty of Education at Ontario Tech University, and the Canadian Memorial Chiropractic College (CMCC) in the Fall of 2017. Neck and low back pain intensity in the past week were measured with the 11-point numerical rating scale. We report the cumulative, gender- and institution-specific one-week prevalence (95% CI) of any pain (1-10/10) and moderate to severe pain (≥ 3/10). RESULTS: The one-week prevalence of any neck pain ranged from 45.4% (95% CI: 38.4, 52.4) in the Faculty of Education to 76.9% (95% CI: 72.9, 80.4) at CMCC. The one-week prevalence of neck pain ≥3/10 ranged from 44.4% (95% CI: 37.5, 51.4) in the Faculty of Education to 58.4% (95% CI: 54.0, 62.7) at CMCC. The one-week prevalence of any low back pain ranged from 60.9% (95% CI: 53.8, 67.5) in the Faculty of Education to 69.0% (95% CI: 64.8, 73.0) at CMCC, and the one-week prevalence of low back pain ≥ 3/10 ranged from 47.8% (95% CI: 43.4, 52.2) at CMCC to 55.1% (95% CI: 51.2, 58.9) in the Faculty of Health Sciences. The prevalence of any back or neck pain and pain ≥ 3/10 was consistently higher in females than males, with the largest difference seen for neck pain at CMCC. CONCLUSION: Most post-secondary students in our samples experienced LBP and NP in the past week. Overall, the one-week prevalence of NP and LBP was higher among chiropractic students and among females. This study should draw attention to school administrators about the burden of NP and LBP in post-secondary students.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».