Prevalence of musculoskeletal disorders among Canadian firefighters: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Firefighters are set to respond to a number of dynamic demands within their roles that extend well beyond fire suppression. These tasks (i.e., heavy lifting, awkward postures) and their unpredictable nature are likely contributing factors to musculoskeletal disorders (MSDs). Several individual studies have assessed the prevalence of MSDs among Canadian firefighters. Therefore, a systematic review and meta-analysis was conducted to critically appraise the quality of the body of available literature and to provide pooled point- and period-prevalence estimates of anatomical regions of MSDs among Canadian firefighters. Methods: The MEDLINE, Embase, PubMed and Web of Science databases were searched from inception to November 2018. Cross-sectional cohort studies with musculoskeletal prevalence estimates (point- and period-) of career/professional firefighters in Canada were identified and critically appraised. MSDs were defined as sprains/strains, fractures/dislocations and self-reported bodily pain (chronic or acute). Period- and point-prevalence estimates were calculated, and study-specific estimates were pooled using a random-effects model. Results: Five eligible cohort studies (3 prospective, 2 retrospective) were included, with a total of 4,143 firefighters. The participants had a mean age range of 34 (SD = 8.5) to 42.6 (SD = 9.7) years. The reported types of MSDs included sprain or strain, fractures, head, neck, shoulder, elbow, arm, hand, back, upper thigh, knee, and foot pain. The point-prevalence estimate of shoulder pain was 23.00% (3 studies, 312 of 1,491 firefighters, 95% CI, 15.00–33.00), back pain was 27.0% (3 studies, 367 of 1,491 firefighters, 95% CI, 18.00–38.00), and knee pain was 27.00% (2 studies, 180 of 684 firefighters, 95% CI, 11.00–48.00). The one-year period-prevalence estimate of all sprain/strain injuries (all body parts) was 10.0% (2 studies, 278 of 2,652 firefighters, 95% CI, 7.00–14.00). Discussion: High point-prevalence estimates (1 in 4 firefighters) of shoulder-, back-, and knee-related MSDs were identified among Canadian firefighters. This emphasizes the need for early assessment, intervention, and injury prevention strategies that reflect how units work together to maximize ergonomic efficiency and injury prevention.
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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 | 0,016 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».