Work-Related Musculoskeletal Injuries in Plastic Surgeons in the United States, Canada, and Norway
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Musculoskeletal injuries are more common among surgeons than among the general population. However, little is known about these types of injuries among plastic surgeons specifically. The authors' goals were to evaluate the prevalence, nature, causes, and potential solutions of these musculoskeletal injuries among plastic surgeons in three different countries: the United States, Canada, and Norway. METHODS: A survey was e-mailed to plastic surgeons in the United States, Canada, and Norway, soliciting their demographics, practice description, history of musculoskeletal issues, potential causes of these symptoms, and proposed suggestions to address these injuries. The prevalence of various musculoskeletal symptoms was calculated, and predictors of these symptoms were evaluated using multivariate logistic regression. RESULTS: The survey was sent to 3314 plastic surgeons, with 865 responses (response rate, 26.1 percent); 78.3 percent of plastic surgeons had musculoskeletal symptoms, most commonly in the neck, shoulders, and lower back. U.S. surgeons were significantly more likely to have musculoskeletal symptoms than Norwegian surgeons (79.5 percent versus 69.3 percent; p < 0.05); 6.7 percent of all respondents required surgical intervention for their symptoms. The most common causative factors were long surgery duration, tissue retraction, and prolonged neck flexion. The most common solutions cited were core-strengthening exercises, stretching exercises, and frequent adjustment of table height during surgery. CONCLUSIONS: Plastic surgeons are at high risk for work-related musculoskeletal injuries. Ergonomic principles can be applied in the operating room to decrease the incidence and severity of those injuries, and to avoid downstream sequelae, including the need for surgery.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».