Association of Smartphone Overuse and Neck Pain: A Systematic Review and Meta-Analysis of Over 10,000 individuals. (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
<sec> <title>BACKGROUND</title> Smartphone overuse is associated with both psychological and physical health problems, including depression and musculoskeletal disorders. However, the association between smartphone overuse and neck pain remains unclear. </sec> <sec> <title>OBJECTIVE</title> We performed a meta-analysis to examine the relation between smartphone overuse and neck pain, and to identify high-risk usage patterns. </sec> <sec> <title>METHODS</title> PubMed, Embase and Cochrane CENTRAL databases were searched for relevant studies published up to August 16, 2023, using keywords including "smartphone" and "neck pain". Prospective, retrospective, and case-controlled studies assessing the correlation between smartphone overuse and neck pain were eligible. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used to assess the quality of the included studies. Meta-regression and sensitivity analysis using the leave-one-out approach were performed to test the robustness of the results. </sec> <sec> <title>RESULTS</title> Seven retrospective studies including 10,715 participants were included in the systematic review and meta-analysis. The mean age of the participants ranged from 19.9 to 42.9 years. The meta-analysis revealed that compared to participants without smartphone overuse, those who overused a smartphone had a significantly higher risk of neck pain (pooled adjusted odds ratio [aOR] = 2.34, 95% CI: 1.44-3.82). A significant correlation between increasing age and higher ORs for neck pain was found (coefficient = 0.051, P < 0.001). </sec> <sec> <title>CONCLUSIONS</title> These results indicate a significant association between smartphone overuse and increased risk of neck pain, with risk escalating with age. Our findings underscore the necessity of addressing smartphone overuse as a health concern, especially considering its growing prevalence in modern society. </sec>
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,003 |
| 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) | 0,006 | 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 ».