Arm supports for the prevention of work-related upper extremity disorders: A narrative review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Work-related upper extremity disorders are often exacerbated by repetitive tasks and sustained non-neutral positions. These disorders significantly impact workers' quality of life, leading to absenteeism, decreased productivity, and economic burden. PURPOSE: This narrative review aims to summarize the characteristics and effectiveness of arm support technologies to prevent work-related upper extremity disorders. STUDY DESIGN: Narrative review. METHODS: Arm supports were categorized based on their design characteristics. Outcomes observed during laboratory and field studies were summarized according to previously published frameworks. RESULTS: Arm supports are categorized into static and dynamic types, with dynamic supports further divided into two-dimensional (2D) and three-dimensional (3D) systems. The mobility of 3D systems is provided by planar or pivoting armrests, or by supporting slings. Exoskeletons, a type of 3D dynamic support, provide portability as it follows the user instead of being fixed within a given workspace. The evaluation of arm supports is complex and requires a combination of quantitative and qualitative methods. Assessment should be conducted during well controlled tasks to test specific hypotheses as well as during ecologically valid use contexts to evaluate its applicability in actual work situations. Arm supports generally decrease the activity of deltoids and trapezius muscles. User acceptance is supported by perceived effort reduction and comfort, with simpler supports sometimes preferred over complex systems. Some drawbacks such as discomfort, increased antagonist muscle activity, or interference with movements can however be experienced. Implementing arm supports in workplaces involves challenges related to technology, user needs, and context. Successful integration requires considering physical and social environments, task-specific requirements, and user feedback. CONCLUSIONS: Arm supports may prevent work-related upper extremity disorders for specific individuals in selected work contexts. Further research is needed to optimize arm support technologies and develop assessment tools to identify the right worker and right context for the implementation of the right technologies.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».