Between Two Rocks and in a Hard Place: Reflecting on the Biomechanical Basis of Shoulder Occupational Musculoskeletal Disorders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim was to review the biomechanical origins of occupational shoulder damage, while considering the complexity of shoulder mechanics and musculoskeletal consequences of diverse task demands. BACKGROUND: Accessible measures of physical exposures are the primary focus of occupational shoulder assessments and analyses. This approach has led to guidelines and intervention strategies that are often inadequate for mitigating shoulder disorders amongst the complexity of modern workplace demands. Integration of complex shoulder mechanics into occupational assessments, analyses, and interventions is critical for reducing occupational shoulder injury risk. METHOD: This narrative review describes shoulder biomechanics in the context of common injury mechanisms and consequent injuries, with a particular focus on subacromial impingement syndrome. Several modulators of shoulder injury risk are reviewed, including fatigue, overhead work, office ergonomics considerations, and pushing and pulling task configurations. RESULTS: Relationships between work requirements, muscular demands, fatigue, and biomechanical tissue loads exist. This review highlights that consideration of specific workplace factors should be integrated with our knowledge of the intricate arrangement and interpersonal variability of the shoulder complex to proactively evaluate occupational shoulder demands and exposures. CONCLUSION: A standard method for evaluating shoulder muscle exposures during workplace tasks does not exist. An integrated approach is critical for improved work design and prevention of shoulder tissue damage and accompanying disability. APPLICATION: This review is particularly relevant for researchers and practitioners, providing guidance for work design and evaluation for shoulder injury prevention by understanding the importance of the unique and complex mechanics of the shoulder.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».