The prevalence and burden of musculoskeletal disorders amongst Indigenous people in Pimicikamak, northern Manitoba, Canada: A community health survey
Notice bibliographique
Résumé
To investigate the prevalence of spine symptoms and spine disability, self-care and care seeking behaviors in a random sample of Indigenous adults residing in Cross Lake, northern Manitoba, Canada. Orally administered survey in Cree or English to a representative sample of Pimicikamak citizens from the treaty ( n = 150/1931 houses) and non-treaty ( n = 20/92 houses) land, between May and July 2023. Questions ( n = 154) were derived from the 2018 First Nations Regional Health Survey, 2020 Canadian Community Health Survey, and 2021 The Global Burden of Disease study, covering demographics, spine symptoms, chronic conditions, activity limitations, general health, self-care, medication, and satisfaction with care. We used descriptive and cross-tabulations and consulted the community for data interpretation. The survey was completed by 130 adults (65 % females, mean age, 48.4 years). Nearly all participants (89.6 %) reported having spine symptoms in the past four weeks, with a majority experiencing activity limitations lasting one day or more due to neck (77.9 %) or low back pain (55.6 %). Chronic neck and low back pain “sometimes or often” limited activities of daily living (52.8 % and 74.1 % respectively). Nearly two-third (65.4 %) did not have concomitant mood problems. Future preferred care included self-care (88.5 %), over-the- counter medication (64.6 %), seeing an allied care provider (45.4 %), a traditional healer (26.2 %), a nurse or a medical doctor (22.3 %). Spine symptoms were highly prevalent and significantly impacted activities of daily living. Nearly half of respondents felt that they could benefit from care provided by allied health providers. • Survey of Indigenous adults shows high prevalence of spine pain and disability. • Pimicikamak adults face higher rates of spine pain than non-Indigenous populations. • Self-care, allied care, and traditional healers are preferred care approaches.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 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 ».