Utilization rates of Active Release Techniques® in the workplace: A descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Workplace safety is a necessary and frequent topic of discussion for researchers, employers, and workers. It is estimated that annual losses caused by work-related injuries cost the United States $140 to $145 billion. Specifically, work-related musculoskeletal disorders (WMSD) have risen from just over 10% to 50% of the total claims from 1952 to 1996, accounting for more than 345,00 days lost and more than $57 million in WSIB costs in 2015. Novel approaches to managing WMSDs, such as Active Release Techniques®, need to be explored to ensure the ongoing health of workers. OBJECTIVE: This descriptive study provides the details of the 697,002 onsite treatments across 448 sites in North America between 2014-2018 provided by Active Release Techniques® Corporate Solutions (ARTCS) practitioners. The objective was to calculate the total number of treatments, cost per closed case, percent improvement, and the number of cases referred to worker's compensation. METHODS: All charting was done on the ARTCS EMR portal. The lead author was given a spreadsheet of the results sanitized of all identifying data in order to perform the aforementioned calculations. RESULTS: From 2014 to 2018, ARTCS providers opened 199,077 new cases, with an average cost to the employer of $306.69 USD per case and an average percent improvement in pain (VNPS) of 87.2%. The most frequently treated areas were the shoulder (32,574 cases), hip (6,633 cases), and low back (27,873 cases), respectively. A total of 48,946 cases were work-related pain/discomfort, of which 1,110 (2.27%) went on to worker's compensation. CONCLUSION: ARTCS in the workplace has shown a positive trend in terms of reducing pain intensity. The cost was low as compared to worker's compensation claims, as was the rate of cases (2.27%) referred to worker's compensation. Additional studies, including prospective data collection and a control group, are warranted to substantiate this.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».