Prevalence, Risk Factors, and Impacts of Musculoskeletal Injuries Among Plastic Surgeons: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Poor ergonomics may lead to musculoskeletal (MSK) injuries in surgeons, prompting practice modification, early retirement, and errors. We hypothesized that each plastic surgery subspecialty faces unique ergonomic challenges. We sought to identify the prevalence, risk factors, and impact of MSK injuries among plastic surgeons by subspecialty. Methods: In this systematic review and meta-analysis (CRD420251026702), MEDLINE, Embase, CINAHL, Web of Science, and Scopus were searched from inception to November 9, 2024, for studies reporting on injury prevalence among plastic surgeons. Methodological quality was assessed using the Joanna Briggs Institute Checklist for Prevalence Studies. The primary outcome was the literature-pooled MSK injury prevalence. Secondarily, we reviewed ergonomic risk factors and impacts. Pairwise and nonpairwise meta-analyses and random effects meta-analyses were conducted for dichotomous and continuous outcomes, respectively. Results: Fifteen studies were included, encompassing 3313 plastic surgeons. Very low-certainty evidence suggested that 72.0% reported MSK injury (95% CI [63.4, 79.3]), with the greatest prevalence in aesthetic surgeons (84.3%; 95% CI [76.0, 90.1]) and lowest among craniofacial surgeons (69.4%; 95% CI [52.8, 82.1]). Symptoms mostly occurred in the neck (47.0%), lower back (37.0%), and upper back (32.0%). Consequently, 38.6% worried about disability, 10.1% took time off, and 5.9% decreased their caseload. Practice duration, caseload, and age were risk factors. Conclusion: Ergonomic-related injuries varied among subspecialties, affecting the neck (craniofacial, oculoplastic, and microsurgeons), forearm/wrist/hands (hand surgeons), and lower back (aesthetic surgeons). Tailored ergonomic education programs are needed to protect the health and well-being of plastic surgeons.
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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 | 0,003 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 ».