Prevalence of Musculoskeletal Disorders Among Saskatchewan Farmers
Notice bibliographique
Résumé
The extent of the musculoskeletal disorder (MSD) problem is not well understood among Canadian farmers, and little too is known about their epidemiology. The purpose of this study was therefore to (1) determine the prevalence of MSDs among farmers in one Canadian province; and (2) describe the types and severities of these disorders and patterns in their occurrence. This cross-sectional analysis was conducted using baseline survey data from the Saskatchewan Farm Injury Cohort Study. Reports of MSDs, demographic and health-related variables, reports of farm-related injuries, and economic conditions of individual farms were available for 2595 adult participants from 1212 farms in Saskatchewan, Canada. Relationships between MSDs and time spent doing farm work were investigated using tests of association. The participation rate was 48.8%. Most (85.6%) of participants reported having musculoskeletal pain in at least one body part over the past year. The lower back was most frequently affected (57.7%), followed by shoulders (44.0%), and neck (39.6%). More serious pain prevented 27.9% of respondents from performing regular work activities. MSD prevalence did not vary by sex, commodity type, or by total hours of farm work completed; prevalence was significantly (P < .05) related to time spent performing biomechanically demanding tasks such as heavy lifting and working with arms overhead. The most common MSD site in farmers was the low back, followed by the upper and then lower extremities. Although this study aimed to identify high-risk groups, lack of differences between demographic groups suggests that the majority of farmers are at risk for MSDs.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».