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Enregistrement W2097229569 · doi:10.1093/occmed/kqs130

Factors affecting work-related shoulder pain

2012· article· en· W2097229569 sur OpenAlexaffabout
Jeremy Beach, Ambikaipakan Senthilselvan, Nicola Cherry

Notice bibliographique

RevueOccupational Medicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensProvincial Laboratory of Public HealthAlberta HealthUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical therapyHuman factors and ergonomicsWork (physics)MedicinePhysical medicine and rehabilitationPoison controlMedical emergencyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Work-related shoulder pain is a common problem. Ergonomic factors in the workplace are thought to be important but a number of other factors have also been associated with shoulder pain. AIMS: To identify risk factors for work-related shoulder pain in Alberta, focusing particularly on ergonomic risk factors. METHODS: A case referent design was used to compare individuals who made a Workers' Compensation Board (WCB) claim for work-related shoulder pain with individuals who made a claim for other types of injury. Data were collected using a postal questionnaire and analysed by logistic regression. RESULTS: There were 1263 participants (562 cases, 701 referents). The participation rate was 25% among cases and 21% among referents (P < 0.01). Factors associated with an increased likelihood of claim for shoulder injury included lifting ≥10 kg above shoulder height for ≥15 min per day, shoulder pain in the month prior to injury, working in the 'Government, education, and health services' industry sector and being occasionally/never satisfied with support from colleagues. CONCLUSIONS: These results support the importance of ergonomic factors in work-related shoulder pain claims, particularly the lifting of weights above shoulder level for even short periods. Relatively simple ergonomic measures, such as restricting above shoulder lifting, could be adopted with the aim of reducing the risk of shoulder injury at work.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,298 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations30
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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