Is educational attainment associated with the onset and outcomes of low back pain? a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low back pain (LBP) is the leading global cause of years lived with disability. Of the biopsychosocial domains of health, social determinants of LBP remain under-researched. Socioeconomic status (SES) may be associated with the onset of new LBP or outcomes of acute LBP, with educational attainment (EA) being a key component of SES. The association between EA and LBP has yet to be the subject of a dedicated review and meta-analysis. PURPOSE: To review evidence of the association between EA and a) onset or b) outcomes of acute and subacute LBP in the adult general population and to conduct statistical pooling of data where possible. METHODS: An electronic search was conducted in MEDLINE, Embase, CINAHL, and ProQuest from inception to 2nd November 2023 including reference lists to identify relevant prospective studies. Risk of bias (RoB) was assessed using the Quality in Prognostic Studies (QUIPS) tool. Where adequate data were available, estimates were pooled using a random-effects meta-analysis. Overall evidence for each outcome was graded using an adapted GRADE. RESULTS: After screening 8498 studies, 29 were included in the review. Study confounding and attrition were common biases. Data from 19 studies were statistically pooled to explore EA as a predictor of new LBP onset or as prognostic for outcomes of acute or subacute LBP. Pooled results showed no association between EA and the onset of new LBP (OR: 0.927, 95%CI: 0.747 to 1.150; I2 = 0%). For predicting outcomes of acute LBP, compared to those with no more than secondary-level education, post-secondary education or higher was associated with better outcomes of pain (OR: 0.538, 95%CI: 0.432 to 0.671; I2 = 35%) or disability (OR: 0.565, 95%CI: 0.420 to 0.759; I2 = 44%). High heterogeneity (I2>80%) prevented meaningful pooling of estimates for subacute LBP outcomes. CONCLUSION: We found no consistent evidence that lower EA increases the risk of LBP onset. Lower EA shows a consistent association with worse LBP outcomes measured at least 3 months later after acute onset with inconclusive findings in subacute LBP. Causation cannot be supported owing to study designs. High-quality research is needed on potential mechanisms to explain these effects.
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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 | 0,018 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,045 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».