A Cross-Sectional Analysis of Pain, Neck Disability, Functional Performance, and Quality of Life in Patients with Cervical Spondylosis
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Cervical spondylosis is a cause of recurrent neck pain, disability, and poor quality of life (QoL). This study aimed to examine the relationships among pain intensity, neck disability, functional performance, body mass index, and quality of life in individuals with cervical spondylosis. Methods: The study was conducted as a cross-sectional study on 111 participants (33 males and 78 females). Data were collected using different assessment tools such as Neck Disability Index (NDI), Numeric Rating Scale (NPRS) for pain, Patient-Specific Functional Scale (PSFS), and McGill Quality of Life Questionnaire (Part A). Independent t-tests and ANOVA assessed group differences, whereas correlations and multiple linear regression examined the association of QoL and function. Data from 107 out of 111 participants were further analysed due to missing data. Results: No significant gender- or activity-based differences were observed for pain, disability, function, or QoL (p > 0.05). However, negative correlations were found to be significant between NDI and both PSFS (r = −0.41, p < 0.001) and QoL (r = −0.52, p < 0.001). Regression analysis identified NDI, pain intensity, BMI, and PSFS as significant independent correlates of QoL (Adj. R2 = 0.426, p < 0.001), although BMI alone was associated with functional ability (Adj. R2 = 0.141, p = 0.008). Higher neck disability, pain, and BMI were associated with poorer functional and QoL outcomes. Functional ability occurred as a positive determinant of QoL. Conclusions: These results highlight the need for integrated management focusing on pain reduction, functional rehabilitation, and weight optimisation to improve quality of life in patients with cervical spondylosis.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».