The effect of hand-arm vibration syndrome on quality of life
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is important to determine how hand-arm vibration syndrome (HAVS), a common occupational condition, affects quality of life (QOL). AIMS: To measure the physical (SF12-P) and mental (SF12-M) components of QOL in workers with HAVS, using the SF12 questionnaire, and to determine the effect of the vascular, sensorineural and musculoskeletal components of HAVS on QOL. METHODS: Subjects were recruited consecutively from workers with HAVS attending an occupational medicine clinic. They were assessed to determine the Stockholm vascular and sensorineural scale stages as well as an upper extremity pain score, measured by the Borg scale, as an indication of musculoskeletal problems associated with the use of vibrating tools. The SF12-P and SF12-M were both compared with Canadian population normal values after adjusting for age and sex. Multiple linear regression was used to determine the effect of the various HAVS components on SF12-P and SF12-M as well as the effects of age and carpal tunnel syndrome. RESULTS: One hundred and forty-one subjects were recruited and 139 (99%) agreed to participate, including 134 men and 5 women. The SF12-P and SF12-M scores were significantly below the Canadian population mean values (P < 0.001), indicating lower QOL. In the multiple regression analysis, the predictor with the largest partial R (2) value for both the SF12-P and SF12-M was the upper extremity pain score. CONCLUSIONS: Both the physical and the mental QOL in workers with HAVS were below Canadian population normal values and subjects' upper extremity pain score had the greatest effect on their QOL.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».