Prevalence of musculoskeletal complaints in female university students participating in sports activities at the University of Lagos
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Musculoskeletal complaints (MSCs) are among the most reported health issues globally and a leading cause of disability in younger populations, including university students. This study investigated the prevalence of MSCs among female students at the University of Lagos who engage in sporting activities. Methodology: A cross-sectional analytical survey was conducted among 363 female university students recruited across various departments. Data collection involved the use of Nordic Musculoskeletal Questionnaire to assess MSCs prevalence. The self-administered questionnaire captured reports of musculoskeletal pain over the past 12-months. Descriptive statistics, including mean, frequency, percentages, and tables, were used to summarize demographic variables, sport-related characteristics and medical consultations, while chi-square tests examined associations between sports participation and MSCs occurrence at an alpha level of 5%. Results: Participants had a mean age of 20.30 years. The lower limb was most affected, with 203 (56%) reporting hip/thigh pain, followed by the shoulder 182(50.2%), neck 176(48.5%), lower back 167(46.1%), ankle/foot 160(44.1%), and knee 148(40.8%). Among those affected, 35.2% reported activity limitations due to hip or thigh pain. Additionally, a significant association was found between sport duration and 12-month prevalence of musculoskeletal complaints in the shoulder (p = 0.008) and lower back (p = 0.036). Conclusion: MSCs were highly prevalent among female university students engaged in sports, with the lower limbs being the most affected. Awareness and preventive strategies are essential to reduce the risk and long-term impact of MSCs in this population.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».