The association of socioeconomic status and psychosocial and physical workplace factors with musculoskeletal injury in hospital workers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The combined effect of socioeconomic, organizational, psychosocial, and physical factors on work-related musculoskeletal disorders (WRMSDs) were studied in a heterogeneous, socioeconomically diverse sample (cases and their matched referents) of hospital workers. METHODS: Cases were defined by a new acute or cumulative work-related musculoskeletal injury; referents were matched by job group, shift length, or at random. Information was obtained through telephone interviews and on-site ergonomics observation. Questionnaire items included sociodemographic variables, lost work time, work effectiveness, health status, pain/disability, and psychosocial working conditions using Effort Reward Imbalance (ERI) and Demand-Control (DC) models. Two multivariate models were tested: Model 1 included occupation as a predictor; Model 2 included education-income as a predictor. RESULTS: Cases reported greater pain, disability, lost time, and decreased work effectiveness than the referents. Model 1 was statistically significant for neck/upper extremity injury (Chi-square = 19.3, P = 0.01), back/lower extremity injury (Chi-square = 14.0, P = 0.05), and all injuries combined (Chi-square = 25.4, P = 0.001). "Other Clinical" occupations (34% mental health workers) had the highest risk of injury (OR 4.5: 95%CI, 1.7-12.1) for all injuries. The ERI ratio was a significant predictor for neck and upper extremity (OR 1.5: 95%CI, 1.1-1.9) and all injuries (OR 1.3; 95%CI, 1.04-1.5), per SD change in score. CONCLUSIONS: In this study, the risk of WRMSDs was more strongly influenced by specific psychosocial and physical job-related exposures than by broad socioeconomic factors such as education and income.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».