Survey of Occupational Musculoskeletal Pain and Injury in Canadian Optometry
Notice bibliographique
Résumé
Objective: A growing concern in optometry is the incidence and prevalence of occupational musculoskeletal (MSK) pain and injury, with no studies assessing Canadian professionals. However, the risk of work-related MSK pain in optometry has become widely recognized by the profession and literature as having a negative impact on the health and careers of optometrists. The goal of this study was to quantify prevalence and location of MSK pain in Canadian optometrists and estimate practices that may be associated with MSK issues. Methods: A voluntary, internet-based survey (SurveyMonkey Inc., San Mateo, CA, United States) was distributed to all optometrists registered with the Canadian Association of Optometry (CAO). Survey questions were adapted from the literature to identify the prevalence and significance of work-related MSK issues. Results: One-hundred-twenty-one optometrists, with a response rate of 2.4%, and 169 ophthalmologists, with a response rate of 17% participated in a voluntary internet-based survey. When asked if they had experienced pain attributed to their work in the last 12 months, 61% of optometry responders said “yes”, compared to 50% of ophthalmology responders (p=0.06). Shoulder pain was reported in 41% of optometry responders, lower back pain in 37% and neck pain in 34%. This was compared to 28% (p=0.02), 36% (p=0.90) and 46% (p=0.04) respectively in ophthalmology responders. Optometry respondents most commonly attributed MSK pain to “performing the same task over and over”, “working in the same position” and “slit lamp exams”. Conclusion: Many of the eye-care responders in our study were impacted by work-related MSK pain. The prevalence, location and severity of pain were similar to findings in other literature. More research is needed to determine best practices for prevention and solution of MSK pain among eye-care professionals.
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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 | 0,018 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».