Effect of training and lifting equipment for preventing back pain in lifting and handling: systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine whether advice and training on working techniques and lifting equipment prevent back pain in jobs that involve heavy lifting. DATA SOURCES: Medline, Embase, CENTRAL, Cochrane Back Group's specialised register, CINAHL, Nioshtic, CISdoc, Science Citation Index, and PsychLIT were searched up to September-November 2005. REVIEW METHODS: The primary search focused on randomised controlled trials and the secondary search on cohort studies with a concurrent control group. Interventions aimed to modify techniques for lifting and handling heavy objects or patients and including measurements for back pain, consequent disability, or sick leave as the main outcome were considered for the review. Two authors independently assessed eligibility of the studies and methodological quality of those included. For data synthesis, we summarised the results of studies comparing similar interventions. We used odds ratios and effect sizes to combine the results in a meta-analysis. Finally, we compared the conclusions of the primary and secondary analyses. RESULTS: Six randomised trials and five cohort studies met the inclusion criteria. Two randomised trials and all cohort studies were labelled as high quality. Eight studies looked at lifting and moving patients, and three studies were conducted among baggage handlers or postal workers. Those in control groups received no intervention or minimal training, physical exercise, or use of back belts. None of the comparisons in randomised trials (17,720 participants) yielded significant differences. In the secondary analysis, none of the cohort studies (772 participants) had significant results, which supports the results of the randomised trials. CONCLUSIONS: There is no evidence to support use of advice or training in working techniques with or without lifting equipment for preventing back pain or consequent disability. The findings challenge current widespread practice of advising workers on correct lifting technique.
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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 | 0,012 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 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 ».