Patient Transfers and Risk of Back Injury: Protocol for a Prospective Cohort Study With Technical Measurements of Exposure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: More than one third of nurses experience musculoskeletal pain several times during a normal work week. Consistent use of assistive devices during patient transfers is associated with a lower risk of occupational back injuries and low back pain (LBP). While uncertainties exist regarding which type of assistive devices most efficiently prevent LBP, exposure assessments using technological advancements allow for quantification of muscle load and body positions during common work tasks. OBJECTIVE: The main objectives of this study are (1) to quantify low back and neck/shoulder muscle load in Danish nurses during patient transfers performed with different types of assistive devices, and (2) to combine the exposure profile for each type of assistive device with fortnightly questionnaires to identify the importance of muscle load (intensity and frequency of transfers) and body position (degree of back inclination and frequency) on LBP intensity and risk of back injury during a patient transfer. METHODS: A combination of technical measurements (n=50) and a prospective study design (n=2000) will be applied on a cohort of female nurses in Danish hospitals. The technical measurements will be comprised of surface electromyography and accelerometers, with the aim of quantifying muscle load and body positions during various patient transfers, including different types of assistive devices throughout a workday. The study will thereby gather measurements during real-life working conditions. The prospective cohort study will consist of questionnaires at baseline and 1-year follow-up, as well as follow-up via email every other week for one year on questions regarding the frequency of patient transfers, use of assistive devices, intensity of LBP, and back injuries related to patient transfers. The objective measurements on muscle load and body positions during patient handlings will be applied to the fortnightly replies regarding frequency of patient transfer and use of different assistive devices, in order to identify risk factors for back injuries related to patient transfers and intensity of LBP. RESULTS: Data collection is scheduled to commence during the winter of 2017. CONCLUSIONS: The design of this study is novel in its combination of technical measurements applied on a prospective cohort, and the results will provide important information about which assistive devices are associated with intensity of LBP and risk of back injury related to patient transfers. Furthermore, this study will shed light on the dose-response relationship between intensity, duration, and frequency of patient transfers and the intensity of LPB in Danish nurses, and will thereby help to guide and improve electronic health practices among this population.
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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 | 0,035 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,009 |
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 ».