Occupational interventions for the prevention of back pain: Overview of systematic reviews
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We conducted an overview of systematic reviews of interventions for the prevention of low back pain (LBP) that can be conducted in a workplace setting. METHODS: An electronic literature search was performed in Medline, EMBASE, and the Cochrane Library. Published peer-reviewed systematic reviews and meta-analyses, which described interventions for the primary or secondary prevention of LBP applicable to a workplace setting, were eligible for inclusion. The methodological quality of the included systematic reviews was assessed with the AMSTAR tool. The primary outcome of interest was the incidence of LBP; secondary outcomes were LBP-associated absenteeism, activity interference, and costs related to LBP. RESULTS: Twenty-eight eligible articles published between 1994 and 2016 were included in a qualitative synthesis following our screening of abstracts and full-text articles. The AMSTAR rating revealed 14 reviews of high, 10 of moderate, and 4 of low methodological quality. The identified interventions included workplace modifications (6 reviews, 10 studies, 6,751 subjects); shoe insoles (4 reviews, 6 studies, 2,356 subjects); and lumbar supports and other assistive devices (15 reviews, 18 studies, 60,678 subjects). Educational interventions investigated were back schools (10 reviews, 30 studies, 9,973 subjects); manual material handling techniques/advice (6 reviews, 24 studies, 10,505 subjects); and other forms of instruction including pamphlets, booklets, and other media (four reviews, 14 studies, 11,991 subjects). Exercise interventions, investigated in 12 reviews (35 studies, 19,330 subjects), showed moderate quality evidence of effectiveness for exercise interventions alone or in conjunction with educational interventions; no other type of intervention was consistently effective in the prevention of LBP or LBP-associated outcomes of interest. CONCLUSIONS: Our overview provides evidence of effectiveness for exercise with or without educational interventions in the prevention of LBP. PRACTICAL APPLICATIONS: Exercise interventions with or without educational interventions that can be applied in the workplace have the potential to prevent LBP.
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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 | 0,021 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».