Prolonged sitting in office environments: A scoping review of assessment methods
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundProlonged sitting in office environments is a major contributor to musculoskeletal disorders (MSDs), representing a growing concern for occupational health and ergonomics.ObjectiveThis scoping review aimed to examine the range of methods used to assess sitting postures among office workers, emphasizing their applications, strengths, and limitations.MethodsA comprehensive search identified 42 studies published between 2000 and December 2023 from an initial pool of 167 articles. Studies were categorized into self-assessment, observational, and instrument-based approaches following PRISMA-ScR guidelines.ResultsSelf-assessment methods were the most common (69.05%), capturing subjective reports of discomfort, followed by observational tools (38.09%) for postural risk evaluation and instrument-based approaches (45.24%) utilizing sensor- and vision-based technologies for objective analysis. Several studies combined two or more methods to improve data validity through cross-validation and to achieve a more comprehensive understanding of posture-related risks.ConclusionsThis review synthesizes current approaches for evaluating sitting postures in office settings and highlights methodological trends, gaps, and opportunities to guide future ergonomic research aimed at reducing MSD risks.
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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 | 0,044 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».