Can the Use of Turn-Assist Surfaces Reduce the Physical Burden on Caregivers When Performing Patient Turning?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To quantify differences in physical workload afforded by turn-assist surfaces relative to manual patient turns, and between nursing caregivers (turn-away vs. turn-toward) while performing partnered patient turning. BACKGROUND: Nurse caregivers experience an increased risk of musculoskeletal injuries at the back or shoulders when performing patient-handling activities. Use of turn-assist surfaces can reduce the physical burden and risk on caregivers. METHOD: Whole-body motion capture and hand force measures were collected from 25 caregivers (17 female) while performing partnered manual and technology-facilitated turns. Shoulder and low back angles and L4/L5 joint contact forces were calculated at the instant of peak hand force application for both caregivers. RESULTS: Hand force requirements for the turn-away caregiver were 93% of the estimated maximum acceptable force when performing a manual turn. Use of a turn-assist surface eliminated hand forces required to initiate the patient turn for the turn-away caregiver, where their role was reduced to inserting appropriate wedging behind the patient once the facilitated turn was complete. This reduced shoulder moments by 21.3 Nm for the turn-away caregiver, a reduction in exposure from 70% of maximum shoulder strength capacity to 15%. Spine compression exposures were reduced by 302.1 N for the turn-toward caregiver when using a turn-assist surface. CONCLUSION: Use of a turn-assist surface reduced peak hand force and shoulder-related exposures for turning away and reduced spine-related exposures for turning toward. APPLICATION: Turn-assist devices should be recommended to decrease the risk of musculoskeletal disorder hazards for both caregivers when performing a partnered patient turn.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».