Global prevalence of musculoskeletal pain in rural and urban populations. A systematic review with meta‐analysis. Musculoskeletal pain in rural and urban populations
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: To systematically compare the global prevalence of musculoskeletal pain and care-seeking in rural and urban populations. METHODS: A systematic review with meta-analysis of observational studies reporting a direct comparison of rural and urban populations was conducted worldwide and included back, knee, hip, shoulder, neck pain and a broad diagnosis of 'musculoskeletal pain'. A search strategy combining terms related to 'prevalence', 'musculoskeletal pain' and 'rural' was used on the following databases: MEDLINE, Embase, CINAHL, Scopus, and rural and remote health from their inception to 1 June 2022. Random-effects meta-analysis was used to pool the data. Results were presented as odds ratios (OR) along with 95% confidence intervals (95% CI). RESULTS: A total of 42 studies from 24 countries were included with a total population of 489 439 participants. The quality scores for the included studies, using the modified Newcastle Ottawa Scale tool, showed an average score of 0.78/1, which represents an overall good quality. The pooled analysis showed statistically greater odds of hip (OR = 1.62, 95% CI = 1.23-2.15), shoulder (OR = 1.42, 95% CI = 1.06-1.90) and overall musculoskeletal pain (OR = 1.26, 95% CI = 1.08-1.47) in rural populations compared to urban populations. Although the odds of seeking treatment were higher in rural populations this relationship was not statistically significant (OR = 0.76, 95% CI = 0.55-1.03). CONCLUSION: Very low-certainty evidence suggests that musculoskeletal, hip and shoulder pain are more prevalent in rural than urban areas, although neck, back and knee pain, along with care-seeking, showed no significant difference between these populations. Strategies aimed to reduce the burden of musculoskeletal pain should consider the specific needs and limited access to quality evidence-based care for musculoskeletal pain of rural populations.
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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 | 0,013 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 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 ».