Low Back Pain: An on the Job Occupational Health Issue
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Low back pain (LBP) is the commonest cause of disability in persons under 46 years of age.1 LBP remains one of the most difficult challenges that face health care providers, as there are 9 important factors that compound the ability to manage, minimize the cost and predict its outcome: Low back pain is a symptom and not a disease yet it remains the commonest used term to describe the diagnosis.2Low back pain can be caused due to injury or disease process.2There are many diseases in systems other than musculo-skeletal systems that cause LBP.2Most types of back pain closely mimic each other.2Part of the problem is due to the fact that the region of the low back is extremely complex, both anatomically and functionally.3Another difficulty is the inability to objectively define a measurement for pain. 3A large part of the problem is the cultural need to medicalize LBP, linking the symptoms to radiological abnormalities requested by physicians. 2Physicians' insufficient understanding of the topic and its management leading to patient advocacy.2,3Poor medical results of occupationally related LBP in institutions unprepared to deal with this problem.2,3 Many psychological factors are thought to be causative in development, exacerbation and/or maintenance of chronic LBP.4
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,055 | 0,005 |
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 ».