The role of at home workstation ergonomics and gender on musculoskeletal pain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The recent mandate for university faculty and staff to work-from-home (WFH) during the COVID-19 pandemic has forced employees to work with sub-optimal ergonomic workstations that may change their musculoskeletal discomfort and pain. As women report more work-related musculoskeletal discomfort (WMSD), this effect may be exacerbated in women. OBJECTIVE: The purpose of this study was to describe university employee at-home office workstations, and explore if at-home workstation design mediates the effect of gender on musculoskeletal pain. METHODS: University employees completed a survey that focused on the WFH environment, at home workstation design and musculoskeletal pain. Descriptive statistics and regression analysis were used to analyze the responses. RESULTS: 61% of respondents reported an increase in musculoskeletal pain, with the neck, shoulders and lower back being reported most frequently. Women reported significantly greater musculoskeletal pain, but this relationship was significantly mediated by poor ergonomic design of the home workstation. Improper seat-height and monitor distance were statistically associated with total-body WMSD. CONCLUSIONS: WFH has worsened employee musculoskeletal health and the ergonomic gap between women and men in the workspace has persisted in the WFH environment, with seat height and monitor distance being identified as significant predictors of discomfort/pain.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 ».