Ergonomic principles in patient handling: Knowledge and practice of physiotherapists in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physiotherapists are advocates of workplace health and safety. Despite the high prevalence of work-related musculoskeletal disorders (WMSDs), there is limited knowledge of ergonomic principles have been successfully applied in the workplace by Nigerian physiotherapists. OBJECTIVES: This study evaluates the knowledge and practice of ergonomic principles in patient handling among physiotherapists in Nigeria. METHOD: A cross-sectional survey design was used to sample 360 physiotherapists practicing in Nigeria. Participants responded to a three-part structured questionnaire that had a reliability coefficient of 0.77. Data was analyzed using descriptive statistics and Chi-Square. RESULTS: The majority (95.9%) of the participants had good knowledge of the ergonomic principles in patient handling while only 48.6% reported practicing them. Poor practice was mainly due to a lack of patient handling equipment. There was no significant association between knowledge and practice of ergonomic principles among study participants. Specific areas of physiotherapy practice showed a significant association with ergonomic knowledge and practice. Years of physiotherapy practice and highest educational qualifications showed a significant association with the levels of practice and knowledge respectively. CONCLUSION: Physiotherapists in Nigeria reported a good level of knowledge of ergonomic principles, but a poor practice level. Perhaps this non-adherence contributed to the high prevalence of WMSDs among physiotherapists in Nigeria.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».