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Enregistrement W2053170555 · doi:10.1080/00140139.2014.914582

Prevalence of occupation-related pain among baristas and an examination of low back and shoulder demand during the preparation of espresso-based beverages

2014· article· en· W2053170555 sur OpenAlexafffund
R. Scott Dainty, Eric Alcorn, Chantelle A. Ferguson, Diane E. Gregory

Notice bibliographique

RevueErgonomics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensMcMaster UniversityWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesNational Institute for Occupational Safety and HealthWorkplace Safety and Insurance Board
Mots-clésLow back painMedicineOn demandPhysical therapyForensic engineeringEngineeringBusinessAlternative medicineCommercePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many baristas complain of low back pain (LBP) and upper extremity discomfort while at work. This study documented the prevalence of LBP and shoulder pain, via questionnaire, among a population of baristas to determine whether cumulative low back loads and shoulder moments are associated with pain reporting. Fifty-nine baristas completed the questionnaire; ten were also video-recorded for biomechanical analysis while making espresso beverages and cumulative and peak low back loads and shoulder moments were calculated. Seventy-three percent of those who completed the questionnaire reported having experienced LBP, and half attributed this pain to their job as a barista. Furthermore, 68% reported having experienced shoulder pain and half also attributed this pain to their job. Those who suffered from LBP had higher peak low back compression and those with shoulder pain had, in general, higher moments about their dominant shoulder.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,255 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations7
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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