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Enregistrement W4396613140 · doi:10.1089/whr.2023.0189

Musculoskeletal Injuries, Exercise Behaviors, and Reproductive Health Are Related to Physical Fitness of Female First-Responders and Health Care Providers

2024· article· en· W4396613140 sur OpenAlexaffabout
Claire M. Edwards, Jessica L. Puranda, Elka Miller, Mohamed Aboudlal, Nicholas O’Rourke, M. L. MacDonald, Kristi B. Adamo

Notice bibliographique

RevueWomen s Health Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Performance
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMusculoskeletal injuryMental healthPhysical fitnessHealth carePhysical healthReproductive healthPhysical therapyFamily medicinePsychologyGerontologyPsychiatryAlternative medicineEnvironmental healthPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Musculoskeletal injuries (MSKi) are the most common injury type experienced by first-responders and health care providers (HCPs), making them a significant threat to physical and mental well-being. Female reproductive health and injury history has been related to physical fitness in female members of the Canadian Armed Forces. This relationship has not been explored in Canadian protective services personnel (first-responders) or HCPs. Methods: value of <0.05 is considered significant. Results: standing long jump, Biering-Sorenson test, bench press, and back squat) in law enforcement, firefighting, paramedicine, and health care personnel. Conclusions: Physical training programs aimed at supporting parous first-responders or HCPs should emphasize lower body power, lower body strength, and upper body strength.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,407 · 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.

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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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