Hand-arm vibration syndrome: What family physicians should know.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide family physicians with an understanding of the epidemiology, pathogenesis, symptoms, diagnosis, and management of hand-arm vibration syndrome (HAVS), an important and common occupational disease in Canada. SOURCES OF INFORMATION: A MEDLINE search was conducted for research and review articles on HAVS. A Google search was conducted to obtain gray literature relevant to the Canadian context. Additional references were obtained from the articles identified. MAIN MESSAGE: Hand-arm vibration syndrome is a prevalent occupational disease affecting workers in multiple industries in which vibrating tools are used. However, it is underdiagnosed in Canada. It has 3 components-vascular, in the form of secondary Raynaud phenomenon; sensorineural; and musculoskeletal. Hand-arm vibration syndrome in its more advanced stages contributes to substantial disability and poor quality of life. Its diagnosis requires careful history taking, in particular occupational history, physical examination, laboratory tests to rule out alternative diagnoses, and referral to an occupational medicine specialist for additional investigations. Management involves reduction of vibration exposure, avoidance of cold conditions, smoking cessation, and medication. CONCLUSION: To ensure timely diagnosis of HAVS and improve prognosis and quality of life, family physicians should be aware of this common occupational disease and be able to elicit the relevant occupational history, refer patients to occupational medicine clinics, and appropriately initiate compensation claims.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».