Low back pain trends attributable to high body mass index over the period 1990–2021 and projections up to 2036
Notice bibliographique
Résumé
Background: High body mass index (BMI) is a crucial determinant in low back pain (LBP) incidence and progression. However, the effect of increased BMI on LBP has been largely overlooked at the global, regional, and national levels. This research aimed to use data from the 2021 global burden of disease (GBD) study to determine trends associated with LBP due to high BMI from 1990 to 2021, thereby providing evidence for developing targeted policies. Methods: Epidemiological data on the association between high BMI and LBP is obtained from the GBD 2021. Disability-adjusted life-years (DALYs) attributable to high BMI-related LBP are stratified by year, age, country, and socio-demographic index (SDI). The estimated annual percentage change (EAPC) was calculated to evaluate the trends from 1990 to 2021. A Bayesian age-period cohort (BAPC) model was used to assess the corresponding trends from 2022 to 2036. Additionally, statistical models, such as decomposition analysis and frontier analysis, were used. Results: According to the GBD 2021, the number of DALYs caused by LBP attributed to high BMI reached 8,363,759 in 2021, which is an increase of 170.97% since 1990. The age-standardized rate of disability-adjusted life years (ASDR) for LBP caused by high BMI has been increasing from 1990 to 2021, with an EAPC of 1.14%. Among the five SDI regions, ASDR has increased. High-income North Americans exhibited the highest risk of LBP caused by high BMI, with Hungary being the most affected. Frontier analysis highlights the urgent need for intervention in countries such as the Netherlands, Germany, and Canada. Finally, the burden of LBP related to high BMI will continue to rise from 2022 to 2036. Conclusion: Between 1990 and 2021, there was a global increase in lower back pain due to high BMI, with a projected continuation of this trend. Monitoring BMI is crucial for developing region-specific and national strategies, and research emphasizes the urgency of reducing the health burden of high BMI and improving the quality of life for the global population.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».