Prevalence and Impact on Job Performance of Primary Headache Among Medical and Paramedical Staff in the Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
Background: The headache is one of the most common neurological disorders and ranks the third cause of years lost due to disability. So this study was conducted to identify the prevalence of headache and its impact on job performance in emergency department medical and paramedical staff. Methods: This was a cross-sectional study using self-administered questionnaire. A total of 308 medical and paramedical staff were selected randomly from emergency departments of Taif hospitals during the period from December 2016 to January 2017. Results: Three hundred eight staff participated in the study. One hundred fifty-eight (158, 51.3%) were males and 150 (48.7%) were females. One hundred thirty-two (132, 42.9%) were medical staff and 176 (57.1%) were paramedical staff. The last 3 months prevalence of headache among participants was 272 (88.3%) with statistical significant differences with physical activities (P = 0.008) and smoking (P = 0.020). Regarding the impact of headache, 86 (31.6%) had little to no impact and others had severe impact (74, 27.2%), remarkable impact (40, 14.7%) and some impact (72, 26.5%). There were statistical significant differences (P ≤ 0.05) between headache impact test and age, marital status, specialty, BMI, physical activities, smoking, headache duration, specialist consultation, medication use and frequency of absenteeism. Conclusion: The primary headache prevalence is very high among medical and paramedical staff in emergency departments. Its characteristics are almost meeting the diagnostic criteria of the tension-type headache. The impact of headache on job performance is little in most of the staff, but there is significant percent of those with severe impact. J Neurol Res. 2017;7(1-2):5-12 doi: https://doi.org/10.14740/jnr420e
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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 | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».