Prévention des troubles musculo-squelettiques chez les infirmiers d’un hôpital de province au Vietnam
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To study the situation of MSDs among nursing staff and the barriers to implementing an MSD preventive intervention in Vietnamese hospitals. METHODS: A mixed design has been devised. The quantitative component aimed to study the prevalence of MSDs, the associations between MSDs and potential risk factors and consequences of MSDs; the qualitative component focused on the study of facilitators/barriers to the implementation of a MSDs prevention program in Vietnamese hospitals. RESULTS: The prevalence of lower back, neck and shoulders MSDs, over the past 12 months, was the highest in the neck (59%) and then in lower back (49%), shoulders (40%). Factors associated with these disorders are mainly the presence of stress, being a woman and work intensity. MSD-related pain has an impact on the ability to work and the quality of life. The lack of knowledge on MSDs by health care administrators inside and outside the hospitals and the lack of human resources with expertise in MSD management are important barriers to the implementation of an MSD prevention program in Vietnamese hospitals. CONCLUSIONS: MSDs represent a serious occupational health problem in hospitals. Reducing the prevalence of MSDs requires not only an increased awareness about this serious problem among administrators, but also the development of expertise in MSD management.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».