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Enregistrement W4397042012 · doi:10.56238/isevjhv3n2-027

The prevalence of neck pain, back pain and low back pain among third-year medical students at universities in the metropolitan region of Porto Alegre in times of Covid-19

2024· article· en· W4397042012 sur OpenAlex
Vivian Pena Della Mea, Carolaine De Oliveira, Marcelo Teodoro Ezequiel Guerra, Carlos Roberto Gália, Samantha L. S. Almeida

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Seven Journal of Health Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Burnout
Établissements canadiensGLS Industries (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTest (biology)Physical therapyNeck painBack painIncidence (geometry)Descriptive statisticsLumbarOverweightMetropolitan areaAlternative medicineObesityInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To determine the prevalence of cervical, dorsal and lumbar pain caused by switching to remote classes during the Covid-19 pandemic. Methods: This is an original article based on a cross-sectional study among men and women over the age of 18 who are third-year medical students to assess the incidence of neck pain, back pain and low back pain, using online forms with questions about physical and mental health. Results: Around 60% of the participants said they had adapted their study environment because of the remote classes, with a further 70% saying they were attending classes in the office, with their backs poorly supported. In addition, there was a low number of overweight students who performed daily stretching. Conclusion: The data was analyzed using tables, descriptive statistics and the statistical test: Mann-Whitney Non-parametric Test and Krsukal-Wallis Non-parametric Test and the importance of further research was highlighted, given that this research topic is essential for the prevention of possible comorbidities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,081
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0810,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,117
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,401 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle