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Enregistrement W1893106947 · doi:10.3233/wor-2012-1346

Physical effect of work on healthy individuals: Implications for FCE testing\m{1}

2012· article· en· W1893106947 sur OpenAlexaff
Min Kyi, Jodi Ann Fischer, Jaclyn Penner, Jennifer A. Read, Catherine L. Backman

Notice bibliographique

RevueWork · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensArthritis Research Centre of CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMorningTest (biology)Physical therapyMedicineAnalysis of variancePhysical medicine and rehabilitationRepeated measures designPopulationAsymptomaticPsychologyStatisticsMathematicsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,329 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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