Interventions to Reduce Musculoskeletal Pain in Ophthalmologists: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Musculoskeletal (MSK) discomfort is a significant occupational hazard for eye care professionals, including ophthalmologists, who report high rates of MSK discomfort. This systematic review investigated the impact of various interventions, such as regular exercise, posture-correcting aids, and surgical heads-up displays, on reducing MSK pain in the operating room. Methods: This review was reported following PRISMA guidelines and was prospectively registered in the PROSPERO database (CRD42024559189). A systematic literature search was conducted of Embase, MEDLINE, and Web of Science from inception to 2024. Included studies were categorized as exercise modifications, equipment modifications, or training aids. All MSK pain-related outcomes from any time point were extracted. Risk of bias was assessed using the Murad tool, the Cochrane risk-of-bias tool for randomized trials (RoB 2), and the Risk Of Bias In Non-Randomized Studies-of Interventions (ROBINS-I) tool. Results: The systematic search strategy identified 2276 studies, of which 53 qualified for full-text screening with 13 resultant studies including 712 eyecare specialists. Physical activity was found unanimously to reduce MSK pain, with favourable evidence for the utilization of posture-correcting aids. There was mixed—but mostly favourable—evidence for the use of surgical heads-up displays. Conclusions: Exercise modifications, such as yoga and regular exercise; equipment modification with heads-up displays during surgery; and training aids for posture correction were shown to be beneficial for MSK-related pain among ophthalmologists. Future studies should strive to improve the certainty of evidence on ergonomics-related interventions for ophthalmologists, which will better support practice and guideline development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».