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Enregistrement W1972097741 · doi:10.1080/0014013031000090134

Previous history of LBP with work loss is related to lingering deficits in biomechanical, physiological, personal, psychosocial and motor control characteristics

2003· article· en· W1972097741 sur OpenAlexafffund
Stuart M. McGill, Sylvain Grenier, Melanie Bluhm, Richard Preuss, Susan G. Brown, Caryl Russell

Notice bibliographique

RevueErgonomics · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesWorkplace Safety and Insurance Board
Mots-clésPsychosocialLow back painPhysical medicine and rehabilitationWork (physics)Physical therapyBack injuryMotor controlPsychologyMedicinePsychiatryEngineeringAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A cross-sectional retrospective study was made of currently asymptomatic workers who perform physically demanding jobs. To further quantify the association between various biomechanical, physiological, personal psychosocial and motor control parameters that linger due to a history of low back disorders. Seventy-two workers were recruited from heavy industry, 26 of whom had a history of disabling low back disorders (LBDs) sufficient to miss work while the others did not. The strength of the study lies in the many detailed variables measured. Having a history of low back disorders was found to be associated with a larger waist girth, a greater potential for low back pain chronicity as predicted from psychosocial questionnaires, perturbed flexion to extension strength and endurance ratios, and widespread motor control deficits across a variety of tasks, some of which resulted in high back loads. In those workers who had missed work due to back disorders, the length of time since their last disabling episode was 261 weeks on average, suggesting that multiple deficits may remain for a period of time. Having a history of LBD is associated with changes in attitudes, in body composition, and in the way people move, load their backs and respond to a variety of motor and stability challenges.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations120
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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