Psychosocial and Occupational Risk Factors of Musculoskeletal Pains among Computer Users: Retrospective Cross-Sectional Study in Iran
Notice bibliographique
Résumé
Evaluation an etiological modelwith psychosocial and occupational risk factors has applied implication fortherapeutic intervention. This research was aimed to investigate psychosocialand occupational risk factors of musculoskeletal pains among computer users inSemnan Province of Iran. In this cross-sectional study, 324 computerusers from governmental offices and private industrial/organizationalinstitutes in the province were enrolled by random sampling at the age of 25 to63 yr old. Data were collected by Demographical-Occupational and Musculoskeletalpains history Questionnaire and a set of specialist-validated questions, theDepression Anxiety Stress Scales, Toronto Alexithymia Scale, and theMultidimensional Scale of Perceived Social Support. Gathered data were examinedvia binary logistic regression analysis. The mean age was 39.76±7.77 years,48.8% were male and 51.2% were female. Age, duration of occupation, dailycomputer usage, incorrect body posture, work overload, poor ergonomicknowledge, social support, alexithymia, depression and somatization were significantly associated withmusculoskeletal pains (p<.000). Daily computer usage (OR=18.408[4.306-27.519]), incorrect body posture (OR=11.786 [2.864-24.528]), workoverload (OR=8.725 [2.831-13.527]), poor ergonomic knowledge (OR=12.370[6.520-20.095]), social support (OR=1.088 [1.034-1.144]), alexithymia (OR=1.934[.897-2.971]), depression (OR=2.894 [.836-3.956]) and somatization (OR=13.032[3.626-.25.546]) were significant predictors of musculoskeletal pains (p<0.001).Psychosocial factors, work-related factors and lack of support or appropriateergonomic knowledge were all important correlates of musculoskeletal pains.Thus, efficient preventive plans require addressing all these aspects
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».