Background, design and conceptual model of the cluster randomized multiple-component workplace study: FRamed Intervention to Decrease Occupational Muscle pain - "FRIDOM"
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several RCT studies have aimed to reduce either musculoskeletal disorders, sickness presenteeism, sickness absenteeism or a combination of these among females with high physical work demands. These studies have provided evidence that workplace health promotion (WHP) interventions are effective, but long-term effects are still uncertain. These studies either lack to succeed in maintaining intervention effects or lack to document if effects are maintained past a one-year period. This paper describes the background, design and conceptual model of the FRIDOM (FRamed Intervention to Decrease Occupational Muscle pain) WHP program among health care workers. A job group characterized by having high physical work demands, musculoskeletal disorders, high sickness presenteeism - and absenteeism. METHODS: FRIDOM aimed to reduce neck and shoulder pain. Secondary aims were to decrease sickness presenteeism, sickness absenteeism and lifestyle-diseases such as other musculoskeletal disorders as well as metabolic-, and cardiovascular disorders - and to maintain participation to regular physical exercise training, after a one year intervention period. The entire concept was tailored to a population of female health care workers. This was done through a multi-component intervention including 1) intelligent physical exercise training (IPET), dietary advice and weight loss (DAW) and cognitive behavioural training (CBT). DISCUSSION: The FRIDOM program has the potential to provide evidence-based knowledge of the pain reducing effect of a multi component WHP among a female group of employees with a high prevalence of musculoskeletal disorders and in a long term perspective evaluate the effects on sickness presenteeism and absenteeism as well as risk of life-style diseases. TRIAL REGISTRATION: NCT02843269 , 06.27.2016 - retrospectively registered.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,029 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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.
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 tête enseignante, 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 ».