Risk factors associated with work-preventing musculoskeletal discomfort in the upper extremities of bovine practitioners
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify risk factors associated with work-preventing musculoskeletal discomfort (MSKD) in the upper extremities (defined as neck, shoulders, upper back, arms, elbows, wrists, and hands) of bovine practitioners. SAMPLE: 116 members of the Western Canadian Association of Bovine Practitioners. PROCEDURES: Data from a previously described cross-sectional survey of western Canadian bovine practitioners underwent further analysis. The survey, developed to glean information about MSKD in bovine practitioners, was a modified standardized Nordic questionnaire that included questions regarding personal and work characteristics and incidence and location of MSKD during the preceding 12 months along with perceptions about most physically demanding tasks. Logistic regression was used to identify factors associated with work-preventing upper extremity MSKD. RESULTS: 18 of 116 (15.5%) respondents indicated they had experienced work-preventing upper extremity MSKD during the preceding 12 months. The final multivariable regression model indicated that practice type (mixed animal vs primarily [> 50%] bovine; OR, 3.20; 95% CI, 0.96 to 10.67), practitioner height (OR, 0.93; 95% CI, 0.87 to 0.99), and number of veterinarians in the practice (OR, 1.32; 95% CI, 1.05 to 1.66) were significantly associated with the odds of work-preventing upper extremity MSKD. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Results suggested that reproductive examination of cattle was not a significant risk factor for upper extremity MSKD in bovine practitioners. Further research into the effects of biomechanical, organizational, and psychosocial workplace factors on the development of MSKD in bovine practitioners is necessary to help inform prevention strategies to foster career longevity in this increasingly diverse practitioner group.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».