Exposición laboral a computadoras como factor de riesgo para el desarrollo de síndrome del túnel carpiano: Una Revisión sistemática y Metaanálisis
Notice bibliographique
Résumé
Evaluar y sintetizar la evidencia disponible sobre la asociación entre la exposición laboral a computadoras y el riesgo de desarrollar síndrome del túnel carpiano (STC). Material y Métodos: Se realizó una revisión sistemática siguiendo las guías PRISMA 2020. La búsqueda incluyó bases de datos electrónicas (PubMed, Scopus, Web of Science, EMBASE y medRxiv) utilizando términos relacionados con el uso de computadoras y STC. Se seleccionaron estudios observacionales que cumplieron con criterios predefinidos de inclusión y se evaluó el riesgo de sesgo mediante la escala de Newcastle-Ottawa. Los datos se analizaron mediante metaanálisis de efectos aleatorios, reportando odds ratios (OR) con intervalos de confianza (IC) al 95%. Resultados: De 155 estudios identificados, 7 cumplieron con los criterios de inclusión, abarcando un total de 3058 participantes en el grupo expuesto y 6456 en el grupo control. El metaanálisis mostró un OR combinado de 1.64 (IC 95%: 0.97– 2.76, p = 0.06) con alta heterogeneidad (I² = 79%). El análisis de sensibilidad, basado en 5 estudios, reveló un OR de 2.31 (IC 95%: 1.74–3.07, p < 0.00001) con heterogeneidad moderada (I² = 30%), confirmando una asociación significativa entre la exposición prolongada y el STC. Conclusiones: La exposición prolongada a computadoras es un factor de riesgo significativo para el desarrollo de STC. Los resultados destacan la necesidad de intervenciones preventivas en entornos laborales que requieren uso intensivo de computadoras
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».