Surgeon Strength: Ergonomics and Strength Training in Cardiothoracic Surgery
Notice bibliographique
Résumé
With the high prevalence of musculoskeletal pain in surgeons and interventionalists, it is critical to analyze the impact of ergonomics on cardiothoracic surgeon health. Here, we review the existing literature and propose recommendations to improve physical preparedness for surgery both in and outside the operating room. For decades, cardiothoracic surgeons have suffered from musculoskeletal pain, most commonly in the neck, and back due to a lack of proper ergonomics during surgery. A lack of dedicated ergonomics curriculum during training may leave surgeons at a high predisposition for work-related musculoskeletal disorders. We searched PubMed, Google Scholar, and other sources for studies relevant to surgical ergonomics and prevalence of musculoskeletal disease among surgeons and interventionalists. Whenever possible, data from quantitative studies, and meta-analyses are presented. We also contacted experts and propose an exercise routine to improve physical preparedness for demands of surgery. To date, many studies have reported astonishingly high rates of work-related pain in surgeons with rates as high as 87% in minimally-invasive surgeons. Several optimizations regarding correct table height, monitor positioning, and loupe angles have been discussed. Lastly, implementation of ergonomics training at some programs have been effective at reducing the rates of musculoskeletal pain among surgeons. Surgical work-related stress injuries are more common than we think. Many factors including smaller incisions and technological advancements have led to this plight. Ultimately, work-related injuries are underreported and understudied and the field of surgical ergonomics remains open for investigative study.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».