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Enregistrement W2588069792 · doi:10.3233/wor-172481

Associations between trunk flexion and physical activity of patient care workers for a single shift: A pilot study

2017· article· en· W2588069792 sur OpenAlexaff
Oscar E. Arias, Peter Umukoro, Sonja D. Stoffel, Karen Hopcia, Glorian Sorensen, Jack T. Dennerlein

Notice bibliographique

RevueWork · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and Work-Related Fatigue
Établissements canadiensCamosun College
Organismes subventionnairesNational Institute for Occupational Safety and Health
Mots-clésTrunkPhysical activityMedicinePhysical therapyInclinometerPhysical medicine and rehabilitationWork (physics)AccelerometerPositive correlationComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Trunk flexion and occupational physical activity are parameters that have been used to assess and characterize jobs with high physical demands. OBJECTIVE: Characterize the physical load of trunk flexion and physical activity of patient care unit (PCU) workers during a single work shift. METHODS: Participants wore an accelerometer to measure physical activity and an inclinometer to assess trunk flexion during a single work shift, which was compared using correlation and linear regression analyses. RESULTS: Participants spent 74% of their work time upright between - 10° to 20° and 19% of their time flexed between 20° to 45°. On average workers spent 3% and 5% of their time, in the extreme postures of less than - 10° and greater than 45°, respectively. Participants spent 99% of their shift below moderate and vigorous activity. The largest correlation found was between the number of forward trunk flexions to 20° degrees per shift and minutes in lifestyle activity (r = 0.6, p < 0.001). No correlations between minutes of moderate or vigorous physical activity and trunk flexion were observed. CONCLUSIONS: This study suggests that the physical demands of patient care unit workers as measured through trunk flexion are associated with lifestyle and light levels of physical activity.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations15
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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