A Cross-sectional Study on Lower Back Pain amongst Medical Students and Foundation Doctors in Malta
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Lower back pain (LBP) is one of the most common health problems and a significant global burden on both an individual and economic level. It is especially prevalent amongst healthcare workers and students, partly due to working conditions. This study aimed to investigate the prevalence and common risk factors of LBP amongst medical students and foundation doctors in Malta. METHODS: A mixed-methods cross-sectional, online questionnaire based on the Nordic Musculoskeletal Questionnaire was distributed to medical students and foundation doctors in Malta. Quantitative data was analyzed by means of Chi-squared test followed by multivariate analysis, whilst qualitative data was organized into broad themes. RESULTS: A total of 319 individuals participated in the questionnaire. The 12-month and 7-day prevalence of lower back pain in the sample population overall is 78.14% and 28.71% respectively. Females and students who worked during medical school were more likely to have LBP (p < 0.001 and p= 0.040 respectively). Long working/studying hours and awkward sitting/standing postures were identified as contributors to LBP by participants. CONCLUSIONS: Lower back pain is a highly prevalent issue amongst medical students and foundation doctors in Malta. If unaddressed, it will continue to contribute to disability, decreased quality of life and reduced career longevity. An approach based on Human Factors and Ergonomics principles focusing on ergonomic design and ergonomics training in medical school can lead to improved staff wellbeing and increase patient safety and efficiency.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».