Unmasking the divide: Musculoskeletal injury and physical fitness disparities among military and emergency responders
Notice bibliographique
Résumé
LAY SUMMARY Injuries have a considerable impact on military members, first responders, and health care providers. Research often examines these populations together, but no direct comparison of physical fitness, injuries, and reproductive health within these groups has been done. The authors examined physical fitness relationships among injury history, occupation (i.e., military and non-military [NM] arduous occupations; i.e., police, firefighting, paramedic, health care), and whether an individual had carried a pregnancy to 20 weeks. The study found that the military group had more back, hip, foot, and lumbopelvic hip complex injuries, but the NM group had more thumb injuries. NM participants did better on several physical fitness tests, and those with a history of acute injury had better lower body strength than military participants with acute injury. NM participants with a history of acute injury who had never given birth had better relative lower body strength than those who had given birth; the opposite was seen in the military group. These findings suggest that initiatives and research supporting females employed in arduous occupations should consider differentiating between military and NM. Moreover, injury and a history of childbirth are important historical complexities that should be included when examining physical fitness outcomes in these populations.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».