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Enregistrement W1513757334 · doi:10.3233/wor-2010-0990

Perspectives on prevention, assessment, and rehabilitation of low back pain in WORK

2010· review· en· W1513757334 sur OpenAlexaff
Michael J. Ravenek, Mikelle Bryson-Campbell, Lynn Shaw, Ian Hughes

Notice bibliographique

RevueWork · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationWork (physics)RealmRelevance (law)Low back painKnowledge baseMedicineAlternative medicinePhysical therapyPolitical scienceEngineeringComputer sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The aim of this review was to describe the low back pain (LBP) knowledge base developed in WORK and to discuss its relevance to current perspectives in the broader literature on LBP and employment. METHOD: A scoping review of the literature in WORK on LBP and employment was conducted using published articles from 1990-2009. Articles were organized into geographical regions and summarized for contributions to the domains of WORK: prevention, assessment, and rehabilitation. Methodological accordance of the articles was also assessed. RESULTS: Fifty articles were extracted and organized into contributions from authors within North America (n=34) and outside North America (n=16). In total there were 26 prevention, 7 assessment, and 12 rehabilitation articles in this review. Five articles were also classified as 'understanding' articles. More than half of the articles retrieved employed quantitative methodology. CONCLUSIONS: WORK has contributed a broad realm of publications to the knowledge base on LBP and employment. Two thirds of the articles were contributed from authors within North America, with a greater emphasis on prevention. This article highlights the similarities and differences in the international knowledge base in the management of LBP in WORK. Future directions for research are elaborated drawing on current perspectives of two experts on the management of LBP.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil0,726

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,345 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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