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Enregistrement W2314459748 · doi:10.1097/01.ede.0000392493.28537.20

Long-term Effect of Multifactor Transfer, Lifting, and Repositioning Intervention Program Among Health Care Workers

2010· article· en· W2314459748 sur OpenAlexaffabout
Hyun J. Lim, Timothy Black, Sabuj Sarker, Judy Metcalfe

Notice bibliographique

RevueEpidemiology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensSaskatchewan Health AuthorityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConfidence intervalOdds ratioIntervention (counseling)Physical therapyLogistic regressionHealth careOddsNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PP-29-187 Background/Aims: Various injury prevention programs have shown effectiveness in reducing back pain and musculoskeletal injuries among health care workers. However, little is known about the long-term effect of those intervention programs. The objective of this study was to evaluate the long-term effect of a multifactor Transfer, Lifting, and Repositioning (TLR) intervention program on musculoskeletal injuries among health care workers. Methods: This was a retrospective, TLR intervention study with a nonrandomized control group. Data were collected from 6 hospitals in 2 Health Regions in Saskatchewan, Canada from 1 September 2001 to 1 December 2006. Logistic regression analyses were performed to estimate the odds ratio and 95% confidence interval. Results: A total of 1953 injury cases from 1471 individuals (n = 983 for the intervention and n = 970 for the control) occurred during the study period. Most of them were females and 75% were nurses. A number of subsequent, repeated injuries were 149 (15.3%) and 114 (11.5%) individuals for the control and the intervention groups, respectively. The medium- and small-sized hospitals of the intervention group had significantly less repeated injuries than the control group (P = 0.001 and 0.002, respectively). RN/GDN nurses had significantly less repeated injuries in the intervention group than in the control group (P = 0.016). By body part, the intervention group had significantly less than the control group in all-back injuries (P = 0.001). Multivariate analysis showed that the odds of repeated injury for health care workers was significantly reduced in the intervention group comparing to the control group after controlling for hospital size (odds ratio = 0.618, 95% confidence interval = 0.27–0.81; P = 0.0005). An interaction of hospital size and group was not observed in the multivariate analysis. Conclusion: The long-term effect of the multifactor TLR intervention program seemed to be more sustained in the medium- or small-sized hospitals than the large hospitals. The applicability of injury prevention programs to different healthcare settings, such as home care and critical care, and the synergistic relationships between components of multifactor intervention programs need to be further explored.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,359 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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