Stretching to reduce work-related musculoskeletal disorders: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This article reviewed the literature to clarify the physiological effects and benefits of, and misconceptions about, stretches used to reduce musculoskeletal disorders. METHODS: Nine databases were reviewed to identify studies exploring the effectiveness of stretching to prevent work-related musculoskeletal disorders. Included studies were reviewed and their methodological quality was assessed using the PEDro scale. RESULTS: The physiological effects of stretches may contribute to reducing discomfort and pain. However, if other measures are not in place to remediate their causes, stretches may suppress awareness of risks, resulting in more debilitating injuries. If inadequately performed, stretches may also cause or aggravate injuries. Careful analysis and stretching program design are required before implementing stretches. Seven studies evaluating the effectiveness of stretching to prevent musculoskeletal disorders in different occupations were identified and reviewed. CONCLUSION: The studies provided mixed findings, but demonstrated some beneficial effect of stretching in preventing work-related musculoskeletal disorders. However, due to the relatively low methodological quality of the studies available in the literature, future studies are necessary for a definite response. Future studies should minimize threats to internal and external validity, have control groups, use appropriate follow-up periods, and present a more detailed description of the interventions and worker population.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| 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 ».