MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4366125882 · doi:10.36283/pjr.zu.12.1/006

ESTIMATING PREVALENCE OF CARPAL TUNNEL SYNDROME AND SEVERITY USING BOSTON CARPAL TUNNEL SYNDROME QUESTIONNAIRE AMONG DEXTEROUS POPULATION

2023· article· en· W4366125882 sur OpenAlexaff
Vrushali Shetye, Asma Hamid

Notice bibliographique

RevuePakistan Journal of Rehabilitation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensCARE Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarpal tunnel syndromeMedicinePopulationCarpal tunnelPhysical therapyEpidemiologySurgeryEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The study was designed to estimate the prevailing percentage of Carpal Tunnel Syndrome (CTS) using Boston Carpal tunnel syndrome questionnaire (BCTSQ) in the dexterous population and to assess its severity. Study Design: This was a Cross-sectional survey. Study Settings and Participants: The study setting was Karachi where 226 Dexterous workers including; musicians, typist, dentists, butchers office workers, working for more than 1 year were recruited using non-probability convenience sampling. Outcome Measures: Boston Carpal Tunnel Syndrome Questionnaire. Results: This study enrolled 226 participants, 140 (61.9%) of which were males and 86 (38.1%) were females with mean age of 34.05±10.93. Out of the total 25 were diagnosed with CTS in which, 10 (40%) were males and 15 (60%) were females with mean age of 37.60±14.41. Hence, the prevalence of CTS among dexterous population was found to be 11.06%. Conclusion: The results of our study revealed that CTS is a prevalent neuromuscular disorder among dexterous population. The severity level varies among the population. More epidemiological studies are required to get the approximate value to promote ergonomic awareness.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,292 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePakistan Journal of RehabilitationMême sujetMusculoskeletal pain and rehabilitationTravaux en français237 207