Work-related musculoskeletal pain among orthopaedic surgeons: A systematic literature search and narrative synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Performing surgery is associated with physical demands and musculoskeletal hazards. Orthopaedic surgery is a particularly physically demanding surgical discipline. We aimed to systematically examine the literature characterizing the prevalence and nature of work-related musculoskeletal (MSK) pain among orthopaedic surgeons. Methods: Systematic search and narrative synthesis methodology of studies on MSK pain among orthopaedic surgeons was conducted in MEDLINE, Embase, and CINAHL. Data extraction of study characteristics was performed and further analyzed for prevalence, pain outcome measures, and anatomical location of MSK pain. This review is registered in PROSPERO CRD420250650511. Results: 25 studies met our inclusion criteria. 14 studies were published since 2019, with no articles before 1995. 11 papers studied surgeons in the USA and the remaining from other countries. The range of overall MSK pain prevalence was 51.7-97.0 %. 11 studies reported on pain in 1-2 anatomical regions, while 9 studies reported on >3 regions. MSK pain was most frequently reported in the lower back (prevalence of 17.1-77.0 %); neck (10.4-74.4 %); and shoulder (12.8-66.7 %). 13 studies determined MSK pain via author-made or unspecified instruments while 12 papers used validated tools for surveying MSK pain. 17 studies specified a time period in which MSK pain reports were captured. Conclusion: Orthopaedic surgeons report a high frequency of MSK pain, in the lower back, neck and shoulder regions. There was considerable heterogeneity of research methods and outcome measures utilized. Further research is needed to better understand the role of preventive measures and the potential influence of MSK pain on surgeon occupational function, and the orthopaedic surgeon workforce.
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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 | 0,018 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».