Risk Factors for Low Back Disorders in Saskatchewan Farmers: Fieled-based Exposure Assessment to Build a Foundation for Epidemiological Studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies of many geographical settings and agricultural commodities show that low back disorders are an important public health issue among farmers, who represent a special rural population. However, few studies have examined the impact of low back disorders on farmers' work or the strategies that they adopt to avoid associated pain and disability. OBJECTIVE: This study protocol will investigate 3 issues related to low back disorders in Saskatchewan farmers: (1) the vibration, heavy lifting, and awkward postures farmers encounter during their work that might contribute to low back disorders; (2) the impact low back disorders have on farmers in terms of their ability to work; and (3) the types of preventative measures and solutions that farmers implement to reduce the occurrence of low back pain. METHODS: To answer these questions, researchers will travel to 30 farms to make measurements of vibration, lifting, and posture during the farmers' regular work tasks. Farmers will be interviewed about any pain and/or disability using standardized interview questions. Farmers will also be asked about safety measures they have implemented at their farm, such as modified tools or equipment, to reduce the occurrence of low back disorders or pain. RESULTS: Data collection is currently underway for this study, with the intention to complete all data collection and analysis by the end of 2018. CONCLUSIONS: Occupational determinants of health such as vibration, heavy lifting, and awkward postures are important in the development and progression of low back disorders, and the results of this study will allow for cost-effective epidemiological studies of these determinants in the future. In identifying prevention strategies, this study will also facilitate future research evaluating the effectiveness of safety measures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».