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Enregistrement W2024454748 · doi:10.1371/journal.pone.0071891

An Ounce of Discretion Is Worth a Pound of Wit — Ergonomics Is a Healthy Choice

2013· article· en· W2024454748 sur OpenAlexaboutno aff
Rehana Rehman, Rakhshaan Khan, Ambreen Surti, Hira Khan

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueErgonomics and Musculoskeletal Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChristian ministryMedicineOccupational safety and healthPound (networking)Fluid ounce (US)Back painHuman factors and ergonomicsDiscretionLow back painPhysical therapyDemographyGerontologyPoison controlEnvironmental healthAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective of the study was to identify the occurrence and outcome of low back ache amongst computer users and their relation to age, gender, occupation and duration of computer use. MATERIALS AND METHODS: A self reported questionnaire tailored from Occupational Health and Safety Act of the Ministry of Labor, Ontario, Canada was used. RESULTS: 416 participants 55.5% males and 45% females using computers for a minimum of five years with age range 22 to 59 years belonged to different occupational groups. Consecutive hours of computer work was found to be associated with work related backache or discomfort in 27.4% (n = 114) participants (16.1% male, 11.3% female). Frequent short breaks improved backache (p value <0.001) in 93 (22.4%) participants (13.2% male, 9.2% female). No significant relation was observed with the duration of computer usage or usage per day; between the two genders or occupational groups. Backache had no significance within age groups. CONCLUSION: Our study identifies the occurrence of low back pain among those who are using computer for consecutive hours without breaks and the results suggest the need to create health awareness especially use of short breaks to minimize the risk and occurrence of low back pain. The result of this study can also be used to improve ergonomic design and standards.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,434
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,250 · 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.

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

Citations14
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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