Why Do Nurses Have a High Incidence of Low Back Disorders, and What Can Be Done to Reduce Their Risk?
Notice bibliographique
Résumé
Work-related low back disorders (WLBD) are the most frequent and costly musculoskeletal disorder seen, and are related to high working demands. Nurses are among the professionals with the highest rates of WLBD. This paper summarizes the results of research on WLBD among nurses in an acute care teaching hospital. Injury records were reviewed and a questionnaire survey was conducted of 47 nurses from jobs with the highest WLBD incidence rate. The working-life incidence rates of WLBD and point prevalence of low back pain were 65% and 30% for orthopedic nurses and 58% and 25% for intensive care unit (ICU) nurses, respectively. The mean ± standard deviation perceived job exertion on a 10-point scale was 7 ± 2 for the orthopedic nurses and 6 ± 2 for the ICU nurses. Patient transfers (orthopedic nurses) and turning and repositioning patients in bed (ICU nurses) were considered the physically most demanding and risky parts of their occupation. A functional capacity evaluation of 25 nurses and a biomechanical demand analysis of manual handling and patient transfers of 36 nurses were performed. The job simulated forces (78 ± 14% of the maximum) were higher than the preferred force levels (56 ± 21%, P < 0.01). The instantaneous compression at L5/S1 (4754 ± 437 N) and population without sufficient torso strength (37 ± 9%) were highest during the pushing phase of the bed to stretcher transfers by the orthopedic nurses. Evidence-based recommendations for modifications and training programs to reduce the risk of WLBD in nurses have been proposed. Fitness for work, job modifications, and training programs can be designed based on the results presented.
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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 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».