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Enregistrement W2568922505 · doi:10.1136/bmjopen-2016-015568

Effectiveness of a lumbopelvic monitor and feedback device to change postural behaviour: a protocol for the ELF cluster randomised controlled trial

2017· article· en· W2568922505 sur OpenAlexaff
Daniel Cury Ribeiro, Stephan Milosavljevic, J. Haxby Abbott

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesHealth Research Council of New ZealandLottery Health ResearchUniversity of Otago
Mots-clésMedicinePhysical therapyPsychosocialPhysical medicine and rehabilitationLow back painRandomized controlled trialRepeated measures designAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Low back pain (LBP) is the most common, costly and disabling musculoskeletal disorder worldwide, and is prevalent in healthcare workers. Posture is a modifiable risk factor for LBP shown to reduce the prevalence of LBP. Our feasibility research suggests that postural feedback might help healthcare workers avoid hazardous postures. The Effectiveness of Lumbopelvic Feedback (ELF) trial will investigate the extent to which postural monitor and feedback (PMF) can reduce exposure to hazardous posture associated with LBP. METHODS: This is a participant-blinded, randomised controlled trial with blocked cluster random allocation. Participants will include volunteer healthcare workers recruited from aged care institutions and hospitals. A postural monitoring and feedback device will monitor and record lumbopelvic forward bending posture, and provide audio feedback whenever the user sustains a lumbopelvic forward bending posture that exceeds predefined thresholds. The primary outcome measure will be postural behaviour (exceeding thresholds). Secondary outcome measures will be incidence of LBP, participant-reported disability and adherence. Following baseline assessment, we will randomly assign participants to 1 of 2 intervention arms: a feedback group and a no-feedback control group. We will compare between-group differences of changes in postural behaviour by using a repeated measures mixed-effect model analysis of covariance (ANCOVA) at 6 weeks. Postural behaviour baseline scores, work-related psychosocial factors and disability scores will be input as covariates into the statistical models. We will use logistic mixed model analysis and Cox's proportional hazards for assessing the effect of a PMF on LBP incidence between groups. DISCUSSION: Posture is a modifiable risk factor for low back disorders. Findings from the ELF trial will inform the design of future clinical trials assessing the effectiveness of wearable technology on minimising hazardous posture during daily living activities in patients with low back disorders. TRIAL REGISTRATION NUMBER: ACTRN12616000449437.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,005
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0080,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0560,010

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,376 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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