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Enregistrement W2138679994 · doi:10.5271/sjweh.859

Risk factors for persistent elbow, forearm and hand pain among computer workers

2005· article· en· W2138679994 sur OpenAlexaboutno aff
Christina Funch Lassen, Sigurd Mikkelsen, Ann Isabel Kryger, Johan Hviid Andersen

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Work Environment & Health · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueErgonomics and Musculoskeletal Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBeskæftigelsesministerietMedical Research CouncilSundhed og Sygdom, Det Frie Forskningsråd
Mots-clésForearmPsychosocialPhysical therapyWristElbowMedicineMcGill Pain QuestionnaireWrist painHuman factors and ergonomicsPhysical medicine and rehabilitationPsychologyPoison controlSurgeryMedical emergencyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study examined the influence of work-related and personal factors on the prognosis of "severe" elbow, forearm, and wrist-hand pain among computer users. METHODS: In a 1-year follow-up study of 6943 computer users, 673 (10%) participants reported "quite a lot" or more trouble due to elbow, forearm, or wrist-hand pain during the 12 months preceding the baseline questionnaire. Pain status (recovery versus persistence) at follow-up was examined in relation to computer work aspects and ergonomic, psychosocial, and personal factors by questionnaire. In addition, data on objectively recorded computer usage were available for 42% of the participants during the follow-up, measured by means of a program (WorkPaceRecorder) installed on their computers. RESULTS: During the follow-up, two-thirds of the baseline cases improved to some degree, but only one-third experienced substantial improvement. The prognosis was not influenced by mouse or keyboard work (time, speed, micropauses, and average activity periods) or ergonomic workplace conditions. Keyboard times, however, were very low. Pain in other regions was a predictor of persistent arm pain. Except for time pressure, female gender, and type-A behavior, the prognosis seemed independent of psychosocial workplace factors and personal factors. A few cases with severe pain were affected at a level which could be compared to clinical pain conditions. CONCLUSIONS: Our results do not support the hypothesis that computer work activity or ergonomic conditions influence the prognosis of severe arm pain. This result is somewhat surprising and should be tested in other studies. Pain in other regions implies a poorer prognosis for arm pain.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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