<b>Prevalence of Rotator Cuff Tears in Adult Gym Trainers</b>
Notice bibliographique
Résumé
Background: Gym trainers are occupationally exposed to high-frequency, high-intensity shoulder movements, predisposing them to rotator cuff injuries. Despite the physical demands of their role, there is limited epidemiological data specifically quantifying the burden of rotator cuff pathology in this professional group. Objective: To determine the prevalence and severity of rotator cuff tears and associated shoulder pain among adult gym trainers in Lahore, and to examine their relationship with occupational exposure. Methods: A cross-sectional observational study was conducted among 164 certified gym trainers aged 22–40 years using non-probability convenience sampling. Data were collected using the Western Ontario Rotator Cuff Index (WORC) and analysed with SPSS version 27. Descriptive statistics summarized demographic variables, and chi-square tests and odds ratios assessed associations between rotator cuff severity, pain intensity, gender, and years of experience. A p-value <0.05 was considered statistically significant. Results: Among participants, 80.5% had rotator cuff tears and 75.6% reported shoulder pain. Tear severity correlated significantly with pain intensity (χ²=24.32, p<0.001), with severe tears associated with 19.2-fold higher odds of severe pain. WORC scores increased with years of experience, suggesting cumulative exposure as a contributing factor. No significant differences were observed by gender or age group. Conclusion: Rotator cuff pathology and shoulder pain are highly prevalent among gym trainers, with strong evidence of a dose-response relationship to occupational exposure. Targeted preventive strategies are urgently needed to mitigate long-term musculoskeletal disability in this 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 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 ».