Prevalence, Profile, and Response to Work-Related Musculoskeletal Disorders among Egyptian Physiotherapists
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite that physiotherapists (PTs) are supposed to have adequate knowledge of musculoskeletal disorders and the different prevention strategies, they are at high risk of developing work-related musculoskeletal disorders (WRMDs). AIM: This study aimed to investigate the prevalence, profile, predictors, and response to WRMDs among Egyptian PTs. METHODS: A self-administrated questionnaire was distributed either manually or via e-mail to 564 PTs with at least two years of working experience. Questions elicited information about the personal and occupational history of the respondents in addition to the experience of WRMDs in the past two years. RESULTS: Four hundred and fourteen respondents (82.6%) reported WRMDs within the last two years, with the lower back as the most common area affected (68.8%). More than half the PTs (54.8%) who sustained a WRMD reported that their injury took place in a private setting. Significant predictors for WRMDs were age (AOR = 0.78; 95% CI = 0.66, 0.91) and number of years of experience in physiotherapy practice (AOR = 1.26; 95% CI = 1.07, 1.49). In response to the injury, about 73.9% of the respondents stated that they did not officially report their injury and 55.8% of them reported losing a half day or more from their work. CONCLUSION: The prevalence of WRMDs among Egyptian physiotherapists is high. Despite socioeconomic and cultural differences between Egypt and other countries, our study findings were consistent with the published reports. Further studies are needed to explore the cultural and psychosocial risk factors of WRMDs.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».