Physical effect of work on healthy individuals: Implications for FCE testing\m{1}
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study was to assess the effect of time of day and job type on performance of three functional capacity evaluation measures in healthy (asymptomatic) adults. It was queried whether or not a healthy population of adults would demonstrate a change in physical performance ability, when re-tested at the end of their work day. SETTING: A convenience sample of 50 healthy adults (19-62 years, 66% male) was used from six work sites in an urban area. DESIGN: Same day pre-test and post-test testing was performed, implementing use of three commonly used functional capacity tests: Jamar dynamometer grip strength test, Turning sub-test of the Complete Minnesota Dexterity Test, and the 50-foot walk test. METHODS: The study compared morning and afternoon test scores, and using t-tests, assessed the effect of job type (sedentary, light, medium, heavy) on performance using ANOVA. RESULTS: All three measures improved from morning to afternoon; differences were statistically significant for 50-foot walk (mean=0.2 sec, p=0.02) and manual dexterity (mean=5 sec, p< 0.001). Job type had a significant effect on dexterity. CONCLUSIONS: Late day performance did not show any significant decline in this sample of healthy adults, and in fact tended to improve or stay relatively stable. Therefore, clinicians who perform functional capacity evaluations should consider alternative explanations for late-day functional declines observed in injured patients. These findings, combined with other test results, may assist clinicians with disability determination.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».