Prévalence et facteurs de risque des troubles musculosquelettiques chez les professionnels de la petite enfance
Notice bibliographique
Résumé
Background: early childhood professionals are exposed to significant biomechanical and psychosocial constraints related to their work environment (e.g., lifting children, unsuitable furniture, stress). These constraints contribute to the development of musculoskeletal disorders (msds), particularly affecting the lower back, neck, and shoulders.Objective: to estimate the prevalence of msds among early childhood professionals and identify the main associated risk factors.Methods: a systematic review was conducted in accordance with prisma guidelines between august 15, 2024, and march 30, 2025. Four cross-sectional studies were selected from the pubmed and cochrane databases. The methodological quality of the studies was assessed using the modified newcastle-ottawa scale.Results: four cross-sectional studies were included. methodological quality varied across studies, ranging from moderate to good. A high prevalence of msds was observed, particularly in the lower back, neck, and shoulders. Several occupational risk factors were found to be statistically significant such as lifting children, floor-level postures, physical fatigue, as well as psychosocial factors like mental workload or lack of recognition.Discussion: this review highlights an association between certain occupational constraints and the occurrence of msds among early childhood professionals. However, methodological heterogeneity and potential biases limit the level of evidence and prevent any causal inference. Further studies are needed to confirm these findings.
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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 | 0,008 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».