Work‐related repetitive strain injury and leisure‐time physical activity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the relationship between leisure-time physical activity and work-related repetitive strain injury (RSI), adjusted for sociodemographic characteristics and work-related physical and stress factors. METHODS: The data source was the 2003 Canadian Community Health Survey, a national cross-sectional survey of 134,072 respondents. The analysis was limited to a sample of the survey population reporting full-time work during the past 12 months (n = 58,622). The outcome of interest was work-related RSI of the upper body. Multiple logistic regression was used to examine the relationship between the outcome and leisure-time physical activity level, adjusted for sociodemographic, health, and occupational characteristics. The potential effect of leisure-time physical activity with a high upper-body load was investigated in a secondary analysis. RESULTS: The prevalence of upper-body work-related RSI was 5.9% in the Canadian population in 2003. An active lifestyle during leisure time was associated with a lower prevalence of work-related upper-body RSI (odds ratio 0.84, 99% confidence interval 0.75-0.95), after adjustment for work physical demands and other covariates. Female sex, obesity, smoking, age, work-related stress, and work physical demands were associated with RSI. In the secondary analysis, we did not find that participating in leisure-time activities with a high upper-body load was a risk factor for RSI. CONCLUSION: Our study results indicate that being physically active during leisure time is associated with a decreased risk of upper-body occupational RSI, adding another potential health benefit to participation in leisure-time physical activity.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».