Identificación de síntomas osteomusculares presentes en trabajadores de una empresa de consultaría en Barranquilla en el año 2017.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To identify the musculoskeletal symptoms present in the workers of a consulting firm in the city of Barranquilla in 2017. Methodology: a quantitative cross-sectional study, in which 49 workers were surveyed through the Kuorinka Nordic Questionnaire, with the respective fulfillment of the inclusion criteria. Results The main problems encountered during the last three months were: discomfort of the back (high and low) occupying the first place with 71.42% followed by discomfort in the neck 61.22%, discomfort in the shoulders 36.73%, discomfort in the wrist 32.65%, discomfort In knee 26.53%, discomfort in elbow 10.2%, hip and thigh 8.16%. During the last 12 months, symptoms related to the back (high and low) were found in 44.9%, neck 22.45%, shoulders and wrist 12.24 and knees 10.2%. The average age of the population evaluated is 35 years, of which 73.47% are women and 26.56% are men. CONCLUSIONS Finally, back and neck pain were the most frequent musculoskeletal symptoms in the workers surveyed, which correlates with results obtained in other research carried out in different parts of the world and in other areas of the country. Musculoskeletal symptoms in countries such as the United States, Canada, Finland, Sweden and England generate more absenteeism and disability than any other group of diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».