Risks and causes of musculoskeletal injuries among health care workers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Musculoskeletal injuries (MSIs) persist as the leading category of occupational injury in health care. Limited evidence exists regarding MSIs for occupations other than direct patient care providers. An evaluation of the risks, causes and activities associated with MSIs that includes non-patient care health care occupations is warranted. AIMS: To examine the risks and causes of time-loss MSIs for all occupations in health care. METHODS: Workers employed by a health region in British Columbia were followed from April 2007 to March 2008 using payroll data; injuries were followed using an incidence surveillance database. Frequency and rates were calculated for all occupational injuries and MSIs and relative risks (RRs) were computed using Poisson regression. Causes and occupational activities leading to MSIs were tabulated for direct care occupations and non-patient care occupations. RESULTS: A total of 944 injuries resulting in time-loss from work were reported by 23 742 workers. Overall, 83% injuries were musculoskeletal. The two occupations showing highest RR of MSIs relative to registered nurses were facility support service workers [RR = 3.16 (2.38-4.18), respectively] and care aides [RR=3.76 (3.09-4.59)]. For direct patient care occupations, the leading causes of MSIs were awkward posture (25%) and force (23%); for non-patient care occupations were force (25%) and slip/fall (24%). Patient handling activities accounted for 60% of all MSIs for direct care occupations. For non-patient care occupations, 55% of MSIs were due to material/equipment handling activities. CONCLUSIONS: Prevention efforts for MSIs should be directed to non-patient care occupations as well and consider their occupation-specific causes and activities.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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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 découle