Proportion and Number of Upper-Extremity Musculoskeletal Disorders Attributable to the Combined Effect of Biomechanical and Psychosocial Risk Factors in a Working Population
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this paper is to assess the combined effect of occupational biomechanical and psychosocial risk factors on the incidence of work-related upper-extremity musculoskeletal disorders (UEMSDs) and estimate the proportion and number of incident cases attributable to these risk factors in a working population. Using data from the French COSALI (COhorte des SAlariés LIgériens) cohort (enrolment phase: 2002-2005; follow-up phase: 2007-2010), a complete case analysis including 1246 workers (59% men, mean age: 38 years ± 8.6 at baseline) was performed. All participants underwent a standardized clinical examination at enrolment and 1611 workers were re-examined at follow-up. Population attributable fractions and the number of UEMSD cases attributable to occupational risk factors were calculated. During follow-up, 139 UEMSD cases were diagnosed, representing an estimated 129,320 projected incident UEMSD cases in the working population. After adjusting for personal factors, in model 1, 8664 cases (6.7%) were attributable to low social support, 19,010 (14.7%) to high physical exertion, and 20,443 (15.8%) to co-exposure to both factors. In model 2, 16,294 (12.6%) cases were attributable to low social support, 6983 (5.4%) to posture with arms above shoulder level, and 5043 (3.9%) to co-exposure to both factors. Our findings suggest that many cases of UEMSD could be potentially prevented by multidimensional interventions aimed at reducing exposure to high physical exertion and improving social support at work.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».