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Enregistrement W7155003788 · doi:10.66687/jebmr.1.01.2025.4

Prevalence of Musculoskeletal Disorders and Their Risk Factors among Professional Gardeners

2025· article· W7155003788 sur OpenAlexaboutno aff
Faisal Ghafoor

Notice bibliographique

RevueJournal of Evidence-Based Medical Research · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman factors and ergonomicsSystematic reviewCritical appraisalOccupational safety and healthPopulationMusculoskeletal disorderInclusion (mineral)Risk assessmentHealth professionals

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Work-related musculoskeletal disorders (WMSDs) are a significant occupational health issue, particularly among professional gardeners due to the physically demanding nature of their tasks. Prolonged awkward postures, repetitive activities, and heavy manual labor contribute to the high prevalence of these disorders. Objective: To systematically review the prevalence, associated risk factors, and preventive strategies for WMSDs among professional gardeners. Methods: A systematic review was conducted in accordance with PRISMA guidelines. Searches were performed in Ovid MEDLINE, CINAHL, EMBASE, and the Cochrane Database of Systematic Reviews for studies published up to May 2022. Inclusion criteria were peer-reviewed studies focusing on professional gardeners and reporting prevalence or risk factors of WMSDs. Data extraction included study design, population characteristics, outcomes, and risk assessments. Quality appraisal was performed using the Newcastle-Ottawa Scale and JBI tools. Results: Fifteen descriptive studies met the inclusion criteria. Across studies, the most affected body regions were the lower back, knees, shoulders, and neck. Common risk factors included repetitive bending and twisting, heavy lifting, prolonged kneeling, and use of non-ergonomic tools. Prevalence rates for WMSDs were consistently high, with lower back pain being the most common complaint. Ergonomic interventions, training programs, and improved tool design showed potential in reducing injury risk. Conclusion: Professional gardeners face a high burden of WMSDs, primarily due to physically strenuous tasks and poor ergonomic practices. Targeted preventive measures, including ergonomic modifications, worker training, and health monitoring, are essential to reduce the incidence of these disorders. Keywords: Musculoskeletal Disorders, Professional Gardeners, Ergonomic Risk Factors, Occupational Health, Work-Related Injuries

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,365 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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