Prevalence of Non-specific Low Back Pain Among Chinese Healthcare Workers (Surgeons and Surgical Nurses): A Multi-Center Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Low Back Pain (LBP) is one of the most common diseases affecting many persons including Healthcare Professionals (HCPs). LBP affects the quality of work and daily activities in HCPs. However, many factors contribute to LBP including age, Body Mass Index (BMI) and working experience. Purpose: The objective of this study was to assess the prevalence of LBP and examine the potential risk factors associated with LBP in Chinese HCPs (surgeons and surgical nurses). Method: A cross-sectional survey performed from October 2023 to January 2024. Quebec Back Pain Disability Scale (QBPDS) was used to assess the rating of LBP impairment. As well as Ovako Working Posture Assessment System (OWAS) is used to assess the working postures of HCPs. In addition to five more questions with yes/no answers. Results: A total of 250 surgeons and surgical nurses were collected from six hospitals with a mean age of 45.8 ± 11.0 years old, 47 females and 203 males. The BMI was 25.07 ± 1.49 kg, and working experience was 20.30 ± 10.0 years. Working hours in a week range from < 50 to > 55 hours. However, the OWAS action category was 1 in 109, 2 in 107, 3 in 30, and 4 in 4 participants. The majority of participants with mild LBP (90.4%), half of them had neck pain, and 26% with knee pain. The QBPDS scores of HCPs with LBP were 10.88 ± 4.78. Moreover, the risk factors associated with LBP include long working hours and incorrect postures of the trunk and lower extremities. As well as notice the orthopedic surgeon was the highest risk among HCPs (p = 0.046, 0.005). Conclusion: LBP is a common disorder in surgeons and surgical nurses and is associated with different factors including age, work experience, BMI, and abnormal working posture.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».