Kaulų-raumenų sistemos skausmų sąsajos su darbo aplinkos veiksniais intensyvios terapijos skyriaus slaugytojų tarpe
Notice bibliographique
Résumé
\nObjective of the study. To establish the associations between musculoskeletal discomfort (pain) and occupational factors among general practice nurses at intensive therapy units.\nMaterial and methods. The questionnaire on anonymous base was performed: altogether, 120 questionnaires were given to intensive care nurses. Response rate reached 83% (n = 100). The questionnaire was composed using Dutch Musculoskeletal Questionnaire. Statistical data analysis was performed using Statistical Package for Social Sciences (SPSS 10.0).\nResults. The study revealed, that during last week prior to survey almost half of respondents felt discomfort in lower back area, neck pain was prevalent by 14%, ankle and feet pain by 8%, and upper back pain by 6% of nurses. More than half of respondents visited the doctor due to health problems during last 12 months. Our study showed, that more than half (60%) of nurses have not enough rest during the breaks. 54% of respondents indicated, that the unit has a lack of staff and this results in more intensive work during the shifts. 43% of nurses have overtime regularly. Lower back pain was caused by heavy load (in half of respondents) and uncomfortable position at work (in quarter of nurses). Lower back pain was prevalent in 84% of nurses, who participated at our survey. These women estimated it as an outcome of the work (OR = 7.7; p < 0.05). Our study also revealed, that neck and shoulders pain was caused by uncomfortable position at work (24%), climate... [to full text]
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».