ESTIMATING PREVALENCE OF CARPAL TUNNEL SYNDROME AND SEVERITY USING BOSTON CARPAL TUNNEL SYNDROME QUESTIONNAIRE AMONG DEXTEROUS POPULATION
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».