Back Belt Use for Prevention of Occupational Low Back Pain: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Back pain continues to be the leading overall cause of morbidity and lost productivity in the workplace. Recently, there has been a renewed interest in the use of back belts by industry to reduce occupational low back pain (LBP). OBJECTIVES: To examine the literature and evaluate the effectiveness of back belt use for the primary prevention of occupational LBP. METHODS: MEDLINE, CINAHL, EMBASE, and HEALTHSTAR were searched for relevant articles published up to July 2003. Studies were included if participants were material handlers, and outcomes included the incidence and/or duration of lost time of reported LBP among workers who wore back belts compared with those who did not. The quality of the evidence was scored independently by 2 reviewers using a double rating method, first according to research design followed by an internal validity rating. Final synthesis of the evidence was performed in which the evidence was classified as good, fair, conflicting, or insufficient. RESULTS: Ten epidemiologic studies meeting inclusion criteria were identified. Of 5 randomized controlled trials, 3 showed no positive results with back belt use; 2 cohort studies had conflicting results; and 2 nonrandomized controlled studies and 1 survey showed positive results. CONCLUSIONS: Currently, because of conflicting evidence and the absence of high-quality trials, there is no conclusive evidence to support back belt use to prevent or reduce lost time from occupational LBP.
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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 | 0,008 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».