Musculoskeletal disorders among orthopedic pediatric surgeons: An overlooked entity
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Forceful and repetitive maneuvers constitute the majority of pediatric orthopedic surgical tasks, thus subjecting surgeons to the risk of musculoskeletal (MSK) injuries during their years in practice. The aim of this study was to assess the prevalence, characteristics and impact of MSK disorders among pediatric orthopedic surgeons. METHODS: A modified version of the physical discomfort survey was sent to surgeons who were members of the Pediatric Orthopedic Society of North America (POSNA) via e-mail. The collected data were analyzed using descriptive statistics, one-way analysis of variance, and Fisher's exact test. p values of <0.05 were considered statistically significant. RESULTS: Of the 402 respondents, 67 % reported that they had sustained a work-related MSK injury, of which the most common diagnoses were low back pain (28.6 %) and lateral elbow epicondylitis (15.4 %). Among those which reported an injury, 26 % required surgical treatment and 31 % needed time off work as a direct result of their injury. The number of work-related injuries incurred by a surgeon increased significantly with increasing age (p < 0.001), working in a non-academic institute (p < 0.05), working in more than one institute (p < 0.05), and being in active practice for >21 years (p < 0.05). The need to undergo treatment or take time off due to the injury was associated with increased number of injuries (p < 0.001). In addition, surgeons were more likely to require time off work when they were >56 years of age (p < 0.001), had been in practice for >21 years (p < 0.001), required surgical management of their disorder (p < 0.001), and had experienced an exacerbation of a previous disorder (p < 0.001). DISCUSSION AND CONCLUSION: This study is the first of its kind to assess MSK injuries sustained by pediatric orthopedic surgeons. The high incidence of these disorders may place a financial and psychological burden on these surgeons and thus the healthcare system. These results should shed a light on awareness and the need for further studies to prevent and help decrease the incidence of these disorders not only in orthopedic surgeons but also in the surgical population in general.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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.
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 ».