Body Regions Susceptible To Musculoskeletal Injuries In Canadian Armed Forces Pilots
Notice bibliographique
Résumé
Musculoskeletal injuries (MSKi) are a significant burden on military pilots. Exploring which body regions are most affected by MSKi and describing injury types is essential for developing preventative strategies. Additionally, gaining insight into between-sex differences may serve as a valuable component of MSKi prevention strategies as the number of female pilots is rapidly increasing. PURPOSE This study is a preliminary investigation of potential sex differences in MSKi rates and regions in actively-serving Canadian Armed Forces (CAF) pilots. METHODS Members of the CAF completed an online cross-sectional survey to capture information about MSKi risks. For the present study, participants who indicated they were actively serving pilots were included. Chi-square analyses were used to evaluate questionnaire items that identified type and region of MSKi to compare response frequency by sex (significance accepted as P < 0.05). RESULTS Seventy-three respondents identified as pilots, of which 53 were male (35.6 + 7.2yrs) and 20 were female (39.9 + 11.1yrs). Figure 1 describes the rates of repetitive strain injuries (RSI) per body region. CONCLUSION RSI rates appear higher for female CAF pilots, and between-sex differences exist in body regions most affected by MSKi. Further research is needed to guide strategies to address sex-disparities and reduce the overall burden of MSKi among CAF pilots.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».