Interaction between postural risk factors and job strain on self-reported musculoskeletal symptoms among users of video display units: a three-year prospective study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study investigated a possible interaction between postural risk factors and job strain on the incidence proportion of self-reported musculoskeletal symptoms in the shoulder-neck, lower back and upper limbs regions. METHODS: A cohort of white-collar workers (N=2431) was assessed with a self-administered questionnaire regarding postural risk factors and job strain at work. After a three-year follow-up, the six-month incidence proportion of musculoskeletal symptoms in the three body regions was measured with a modified version of the Nordic questionnaire. The analyses were stratified for gender. Interaction was defined as a departure from the addition of effects of individual risk factors, and its importance was estimated from the attributable proportion due to interaction and its 95% confidence interval (95% CI). RESULTS: A significant attributable proportion of 0.80 (95% CI 0.23-1.37) due to interaction between postural risk factors and job strain was observed for men in the lower back region. An indication of interaction was found for women with attributable proportions due to interaction of 0.44 (95% CI -0.06-0.94), 0.27 (95% CI -0.34-0.88) and 0.36 (95% CI -0.33-1.05) for the shoulder-neck, lower back, and upper limbs regions, respectively. CONCLUSIONS: The simultaneous presence of postural risk factors and job strain seems to increase the pathogenic effect of each exposure on the incidence proportion of musculoskeletal symptoms. This interaction effect is important for work intervention practices as success in decreasing any of these two risk factors could have the additional benefit of reducing up to 80% of new cases of musculoskeletal symptoms among participants exposed to both risk factors.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».