Educational interventions to improve ergonomics in gastrointestinal endoscopy: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and study aims Endoscopists are at high risk of musculoskeletal pain and injuries (MSPI). Recently, ergonomics has emerged as an area of interest to reduce and prevent the incidence of MSPI in endoscopy. The aim of this systematic review was to determine educational interventions using ergonomic strategies that target reduction of endoscopist MSPI from gastrointestinal endoscopy. Methods In December 2020, we conducted a systematic search in MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, Web of Science, Scopus, the Cochrane Central Register of Controlled Trials and the Cochrane Database of Systematic Reviews for articles published from inception to December 16, 2020. Studies were included if they investigated educational interventions aimed at changing knowledge and/or behaviors related to ergonomics in gastrointestinal endoscopy. After screening and full-text review, we extracted data on study design, participants, type of training, and assessment of primary outcomes. We evaluated study quality with the Medical Education Research Study Quality Instrument (MERSQI). Results Of the initial 575 records identified in the search, five met inclusion criteria for qualitative synthesis. We found that most studies (n = 4/5, 80 %) were single-arm interventional studies that were conducted in simulated and/or clinical settings. The most common types of interventions were didactic sessions and/or videos (n = 4/5, 80%). Two (40 %) studies used both standardized assessment studies and formal statistical analyses. The mean MERSQI score was 9.7. Conclusions There is emerging literature demonstrating the effectiveness of interventions to improve ergonomics in gastrointestinal endoscopy.
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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 | 0,010 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».