Evaluation of two posture survey instruments for assessing computing postures among college students
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine agreement between two posture assessment survey instruments and which, if any, were correlated with experiencing upper extremity musculoskeletal symptoms. METHODS: Thirty undergraduate participants had three postural assessment surveys completed, one each for three separate 7-day data collection periods during a semester. Two observation assessment tools were used, a modified Rapid Upper Limb Assessment (mRULA) for computer users for the right and left limbs and the University of California Computer Use Checklist. Concurrently, upper extremity musculoskeletal symptom experience paired to each postural assessment was measured. Lin's concordance correlation coefficient evaluated survey agreement and multi-level statistical models described associations between survey responses and symptoms. RESULTS: There was no agreement between the two postural assessment tool scores (p> 0.85). In adjusted models, the UC Computer Use Checklist was positively associated with symptoms occurrence (OR=1.4, 90% CI 1.2-1.6 for any symptoms; OR=1.3, 90% CI 1.0-1.6 for moderate or greater symptoms). Associations with mRULA scores were inconsistent in that they were sometimes protective and sometimes indicators of risk, depending on the covariates included in the models. CONCLUSION: The mRULA for computer users and the UC Computer Use Checklist were independent of each other; however, due to the inconsistent associations with symptoms we cannot conclude one instrument is superior to the other. Our data do suggest the UC Computer Use Checklist demonstrates a traditional relationship with symptoms, where increasing scores signifiy greater risk. We observed a nontraditional relatioship with symptoms for the mRULA for computer users that needs to be further examined. This is a pilot study and, thus, findings should be interpreted as exploratory. Associations observed in the current study will be used to test hypotheses in the cohort study recently conducted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».