Work-related injuries of rehabilitation therapists and measures for prevention
Notice bibliographique
Résumé
Background: Rehabilitation therapists often perform physically demanding treatments that may result in work-related injuries, yet related studies are scarce. This study aimed to investigate the work-related injuries of rehabilitation therapists and provide feasible preventive measures. Methods: A cross-sectional study was carried out in 34 regions across China using an online questionnaire. The survey gathered responses primarily from 1,198 rehabilitative therapists working in 120 health institutes. Following data collection, descriptive analysis, chi-square tests, logistic regression, and receiver operating characteristic (ROC) curves were employed to analyze the data. Results: = 1,041). The top three musculoskeletal issues reported were low back pain (12%), neck pain (10%), and shoulder pain (9%). Logistic regression and ROC curve analysis identified that working as a physiotherapist and years of work experience (OR [95% CI]: 1.03 [0.99-1.07]) were significant contributors to the incidence of work-related injuries. Specifically, neuro-physiotherapists (OR [95% CI]: 3.04 [1.56-5.92]), musculoskeletal physiotherapists (OR [95% CI]: 2.46 [1.16-5.18]), and intensive care physiotherapists (OR [95% CI]: 4.70 [1.24-17.88]) were at higher risk. Furthermore, five factors were proven to be associated with injury prevention as reported by therapists: patient engagement (OR [95% CI]: 0.38 [0.23-0.62]), improving techniques (OR [95% CI]: 0.59 [0.39-0.90]), maintaining exercise habits (OR [95% CI]: 0.59 [0.40-0.86]), utilizing instruments (OR [95% CI]: 0.80 [0.53-1.19]), and strengthening education (OR [95% CI]: 0.43 [0.21-0.90]). Conclusion: The present study investigated the factors contributing to work-related injuries among rehabilitation therapists, with a focus on identifying both risk and preventive measures. These findings offer new perspectives on decreasing injury risk.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».