Quantifying high flexion postures in occupational childcare as they relate to the potential for increased risk of knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
High knee flexion postures, despite their association with increased incidences of osteoarthritis, are frequently adopted in occupational childcare. This study sought to define and quantify high flexion postures typically adopted in childcare to evaluate any increased likelihood of knee osteoarthritis development. Through video analysis of eighteen childcare workers caring for infant, toddler, and preschool-aged children, eight high knee flexion postures were identified and quantified by duration and frequency. An analysis of postural adoption by task was subsequently performed to determine which might pose the greatest risk for cumulative joint trauma. Childcare workers caring for children of all ages were found to adopt kneeling and seated postures for extended durations and at elevated frequencies, exceeding proposed thresholds for incidences of knee osteoarthritis development. Structured activities, playing, and feeding tasks demanded the greatest adoption of high flexion postures and should be evaluated to minimise the potential childcare-related risks of osteoarthritis. Practitioner summary: High knee flexion postures (kneeling, squatting, etc.) have been associated with increased incidences of knee injury yet are commonly adopted in childcare. Childcare workers’ postures were examined through video analysis revealing that proposed adoption thresholds for knee health are commonly exceeded when caring for children of all ages. Abbreviations: OA: osteoarthritis; WSIB: workplace safety insurance board; CAD: Canadian Dollar; DK: dorsiflexed kneeling; PK: plantarflexed kneeling; SAK: single arm supported kneeling; DAK: double arm supported kneeling; FS: flatfoot squatting; HS: heels up squatting; FLRS: floor sitting; SS: side sitting or leaning; STLS: stool sitting; BR: bending and reaching
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».