Comparing assessment methods of low back pain related disability in student circus artists: A cross-sectional study
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Student circus artists put constant stress on their back. However, the presence of low back pain (LBP) and related disability in this population remains unclear. OBJECTIVES: To 1) examine LBP history in circus artists and compare related disability scores using the Oswestry Disability Index (ODI) and the Athlete Disability Index (ADI), and 2) examine the correlation between LBP-related disability scores, pain intensity and pain catastrophizing. METHODS: Thirty-three circus students completed an online survey on demographics, training history, and LBP. Participants reporting LBP filled the ODI, ADI, numerical pain rating scale (NPRS), and Pain Catastrophizing Scale (PCS). Descriptive statistics and Pearson's correlation coefficients were used to assess the correlations between the ODI, ADI, NPRS, and PCS. RESULTS: There was a significant positive correlation between the ODI and ADI (r= 0.77, p< 0.001) and between the NPRS and ADI (r= 0.52, p= 0.03), but no correlation between NPRS and ODI. While the PCS scores were significantly correlated with the NPRS ((r= 0.71; p< 0.001) and the ADI (r= 0.51; p= 0.032), no correlation was observed between the PCS and ODI scores (p= 0.088). Based on the ODI scores, 94.44% of the artists reporting LBP were classified with mild disability, 5.56% moderate, and 0% severe disability as compared to 66.67%, 27.78% and 5.55% with the ADI, respectively. CONCLUSION: Our study highlights the potential of the ADI as an effective tool for assessing LBP-related disability in circus artists, supported by a strong correlation with the NPRS.
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 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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle