Perspectives of North American firefighters on navigating interventions and healthcare choices for work-related shoulder disorders
Notice bibliographique
Résumé
Background: The unpredictable nature of firefighting, characterized by lifting and carrying of heavy equipment, forceful upper body movements in confined spaces, and exposure to extreme conditions, predisposes firefighters (FFs) to a range of work-related shoulder disorders (WSDs). The unique occupational demand of firefighting underscores the need for targeted intervention and occupational health programs tailored to the demands of firefighting. Objective: To explore the: (1) Management strategies that FFs employ after WSDs (2) Needs and preferences of FFs with WSDs in relation to their occupational health and recovery. Methods: = 5) with an average age of 47 years, who experienced WSDs in their careers. Semi-structured one-on-one virtual interviews were conducted using online video conference software and were transcribed verbatim. Data was analyzed using thematic analysis. Result: Four themes emerged from firefighters as management strategies following WSDs: (1) Appropriate diagnostic precision and tailored management; (2) The critical role of early medical and physiotherapy intervention; (3) Comprehensive social support systems; (4) Adaptive coping mechanisms. Two themes also emerged as needs and preferences in relation to their occupational health and recovery: (1) Formal and targeted training exercise programs; (2) Mandatory health and wellness monitoring programs. Conclusion: The unique occupational demands of firefighting necessitate a multifaceted and holistic approach to shoulder injury management and prevention. This approach encourages the development of tailored intervention programs that address the specific challenges and perceived needs of firefighters with WSDs. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1186/s12982-025-00739-8.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».