Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: A large percentage of employees experience persistent pain while at work. This situation can become costly to employers with large amounts of lost production-time, absenteeism, and long-term disability. The link or transition between working through (ignoring) pain and disabling pain is unknown. This paper presents the results of a controlled study examining the impact of persistent pain on performance in a working population. Benefits of early detection are discussed. METHODS: This was a controlled, repeated measures study using 3 types of measures: questionnaires (pain, pain anxiety, daily memory, and attention mistakes); actigraphic monitoring to assure the absence of sleep deprivation; and the Performance Assessment Battery, a computer-based series of tests. Participants were studied during 3 time periods (9:00 AM, 3:00 PM, and 9:00 PM). RESULTS: Forty participants (20 pain, 20 controls) were studied. For all tasks, pain participants were slower than controls with significant findings on 2 tasks and less accurate with significant differences on 1 task. DISCUSSION: Unlike other studies that either induced pain or used persons with complex pain conditions, this study used participants with a low level of pain intensity and had a majority still engaged in full-time employment. Our results found that people with persistent low-level pain demonstrate a reduction in performance compared with controls. Our study revealed that using a sensitive tool to detect minor performance deficits could indicate pain interference. The early detection of pain interference would provide an opportunity for prevention programs to have a pre-emptive effect on work-related musculoskeletal disorders.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».