Feedback for the prevention and rehabilitation of work-related musculoskeletal disorders: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Work-related musculoskeletal disorders (WRMSDs) remain a challenge despite research aimed at improving their prevention and treatment. Extrinsic feedback has been suggested for the prevention and rehabilitation of WRMSDs to improve sensorimotor control, and ultimately to reduce pain and disability. However, there are few systematic reviews on the effectiveness of extrinsic feedback for WRMSDs. OBJECTIVE: To perform a systematic review investigating the effect of extrinsic feedback for the prevention and rehabilitation of WRMSDs. METHODS: Five databases (CINAHL, Embase, Ergonomics Abstract, PsycInfo, PubMed) were searched. Studies of various designs assessing the effects of extrinsic feedback during work tasks on three outcomes (function, symptoms, sensorimotor control) in the context of prevention and rehabilitation of WRMSDs were included. RESULTS: Forty-nine studies were included, for a total sample of 3387 participants (including 925 injured) who performed work-related tasks in the workplace (27 studies) or in controlled environments (22 studies). The use of extrinsic feedback was shown to be effective in controlled environments for short-term prevention of functional limitations and sensorimotor alterations (very limited to moderate evidence) and for improving, in injured participants, function, symptoms and sensorimotor control (moderate evidence). In the workplace, it was shown to be effective for short-term prevention of functional limitations (limited evidence). There was conflicting evidence regarding its effect for WRMSD rehabilitation in the workplace. CONCLUSION: Extrinsic feedback is an interesting complementary tool for the prevention and rehabilitation of WRMSDs in controlled environments. More evidence is needed regarding its effect for the prevention and rehabilitation of WRMSDs in the workplace.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».