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Enregistrement W4365148324 · doi:10.3390/proceedings2023086017

Hand-Arm Vibration Syndrome in Dentistry: A Questionnaire Survey among Dentists and Review of Literature

2023· article· en· W4365148324 sur OpenAlexaff
Alice Turcot, Denis Hamel, Mélanie Tessier

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational health in dentistry
Établissements canadiensInstitut National de Santé Publique du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDentistryCarpal tunnel syndromeWristOrthodonticsPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of dental handpieces and ultrasonic instruments expose dental professionals to high-frequency vibration, precise gripping, high pinch force, and repetitive bending movements of wrist during restorative procedures involving cutting dental material, periodontal scaling, and root planning. There is clear evidence of an association between the dentistry profession and work-related musculoskeletal disorders in the neck, upper back and upper extremities; however, the influence of high-frequency vibration on hand and fingers from dental handpieces is not well known. The objectives of the current paper are to present the results of a survey on hand-arm vibration syndrome (HAVS) among members of a professional dental society and to present a literature review on dental handpieces and ultrasonic scalers exposure assessment and occurrence of hand-arm vibration syndrome among dental professionals. There seems to be limited awareness of the occupational risk associated with hand-arm vibration from handpieces and ultrasonic devices. This study highlights the occurrence of vascular and neurological disorders of HAVS among dental professionals, as well as wrist/hand pain, osteoarthritis, diminished hand grip, and carpal tunnel syndrome. The assessment of high-frequency vibration and ultra-vibration from these vibrating tools and vibration-related injuries deserve special attention for future preventive measures.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,534

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,388 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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