MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2318150592 · doi:10.1097/00002281-200003000-00006

Work-related musculoskeletal disorders

2000· review· en· W2318150592 sur OpenAlexaff
Annalee Yassi

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Rheumatology · 2000
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of ManitobaWinnipeg Regional Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychosocialTerminologyWork-related musculoskeletal disordersCumulative trauma disorderWork (physics)Physical therapyEtiologyVariety (cybernetics)Human factors and ergonomicsPhysical medicine and rehabilitationPoison controlPsychiatryMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Work-related musculoskeletal disorders continue to be extremely common and to present an important challenge to clinicians. Debate regarding terminology and case definitions has discouraged practitioners from aggressively approaching the diagnosis and management of these conditions. Considerable progress has, however, been made recently. Previously more commonly referred to as repetitive strain injuries or cumulative trauma disorders, the new term work-related musculoskeletal disorders has fewer etiological implications. These disorders, affecting the back, lower limbs, and especially upper limbs and neck, can be extremely costly if not addressed appropriately. Generally resulting from a combination of physical factors (including repetition, force, and awkward postures) as well as other workplace environmental or organizational factors (including excessive work rates or durations, inadequate breaks, and a variety of psychosocial workplace characteristics), work-related musculoskeletal disorders can often be remediated when these factors are appropriately assessed and addressed. Clinicians must play a positive role in ensuring that this approach prevails.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,890
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,348 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations181
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent Opinion in RheumatologyMême sujetMusculoskeletal pain and rehabilitationTravaux en français237 207