Understanding the Impact of Upper Extremity Musculoskeletal and Comorbid Health Conditions on Physical and Mental Health and Quality of Life in 956 Adults Aged 50 to 65
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the study was to examine the relationship and impact of comorbidity, pain, and function on quality of life in people aged 50-65 with upper extremity musculoskeletal disorders (UED), controlling for sex, occupational status, and age. This was a cross-sectional study. We performed hierarchical linear regression models to assess the extent that comorbidity and injury-related pain and disability affected overall health-related quality of life measured by the SF-36. We included 956 patients, of whom 601 were female. Physical and mental disability were associated significantly with lower levels of UE functional capacity (effect physical health = 0.24, SE = 0.10, P < 0.001; effect mental health = 0.17, SE = 0.09, P < 0.05). Comorbidity, pain, and occupational status have indirect relationships with UED, such that greater pain, a larger burden of comorbid health conditions, and less participation in the workforce, is associated with poorer physical and mental health. Mobility is key in promoting health and quality of life while contributing towards a successful transition into retirement.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».