Associations between work-related factors and specific disorders at the elbow: a systematic literature review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the exposure-response relationships between work-related physical and psychosocial factors and lateral epicondylitis, medial epicondylitis, cubital tunnel syndrome and radial tunnel syndrome in occupational populations. METHODS: A systematic review of the literature was conducted on the associations between type of work, physical load and psychosocial aspects at work and the occurrence of specific elbow disorders. Associations between work factors and these elbow disorders were expressed in quantitative measures: odds ratio (OR) or relative risk (RR). RESULTS: Handling tools >1 kg (ORs of 2.1-3.0), handling loads >20 kg at least 10 times/day (OR 2.6) and repetitive movements >2 h/day (ORs of 2.8-4.7) were associated with lateral epicondylitis. Psychosocial factors associated with lateral epicondylitis were low job control (OR 2.2) and low social support (OR 1.8). Handling loads >5 kg (2 times/min at minimum of 2 h/day), handling loads >20 kg at least 10 times/day, high hand grip forces for >1 h/day, repetitive movements for >2 h/day (ORs of 2.2-3.6) and working with vibrating tools >2 h/day (OR 2.2) were associated with medial epicondylitis. The occurrence of cubital tunnel syndrome was associated with the factor 'holding a tool in position' (OR 3.53). Handling loads >1 kg (OR 9.0; 95% CI 1.4, 56.9), static work of the hand during the majority of the cycle time (OR 5.9) and full extension (0-45 degrees ) of the elbow (OR 4.9) were associated with radial tunnel syndrome. CONCLUSIONS: Several physical and psychosocial factors at work may result in an increased occurrence of specific disorders at the elbow.
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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 | 0,006 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,015 |
| 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) | 0,003 | 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 ».