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Enregistrement W7161798572 · doi:10.82308/47170

Occupational injuries and illnesses in Quebec’s dental workforce: 15-year data on musculoskeletal disorders

2025· dissertation· en· W7161798572 sur OpenAlexaboutno aff
Tisha Prakash

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational health in dentistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoison controlOccupational accidentOccupational trainingIle de france

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ContexteLes troubles musculo-squelettiques (TMS) sont fréquents chez les professionnels de soins dentaires en raison des exigences de la profession, notamment les mouvements répétitifs, les postures contraignantes et les positions statiques prolongées. Bien que ces risques professionnels soient bien documentés, une grande partie de la littérature sur les TMS en dentisterie repose sur des enquêtes autodéclarées, manquent de validation objective par le biais des dossiers de demande d'indemnisation, et ne sont pas récentes. Des données actuelles sont essentielles pour comprendre l'impact de ces troubles sur le personnel dentaire.ObjectifL'objectif général de ce projet de recherche de maîtrise était de dresser un portrait des demandes d'indemnisation des travailleurs dentaires au Québec. Ce but a été atteint grâce aux sous-objectifs suivants : (1) décrire les demandes d'indemnisation dans la base de données provinciale des demandes d'indemnisation chez les professionnels dentaires ; (2) estimer les taux annuels d’indemnisations de TMS sur une période de 15 ans ; et (3) décrire et catégoriser les types de TMS les plus fréquemment indemnisés dans cette main-d'œuvre, en identifiant les tendances annuelles et en évaluant les facteurs potentiels associés à ces indemnisations.Méthodes Cette étude a analysé les demandes d'indemnisation déposées par les dentistes, hygiénistes dentaires, assistants dentaires et techniciens dans la base de données de la Commission des normes, de l'équité, de la santé et de la sécurité du travail (CNESST) de 2005 à 2019. Les demandes ont été stratifiées en fonction de la profession, du sexe, de l'âge et du lieu de la lésion. Les taux annuels de demandes de prestations de TMS ont été calculés à l'aide de dénominateurs dérivés des estimations de la main-d'œuvre des données de recensement de Statistique Canada et de l'Enquête sur la population active. Des modèles de régression binomiale négative (RBN) ont été utilisés pour identifier les déterminants des indemnisations pour TMS tels que le sexe, le groupe d'âge et la profession, ainsi que pour évaluer les tendances temporelles.RésultatsSur les 2 229 cas d’indemnisations analysées, 2 142 (96,1 %) ont été déposées par des femmes. Au total, 722 cas (32,4 %) ont été attribuées à des TMS. Parmi les professions, les dentistes ont fait l'objet de 96 indemnisations (4,3 %), tandis que 2 134 (95,7 %) émanaient d'hygiénistes, d'assistants et de techniciens dentaires. L'analyse de RBN a révélé que les hommes avaient un rapport de taux (RR) significativement plus faible de 0,76 (intervalle de confiance à [IC] 95% : 0,69-0,84, p < 0,001) que les femmes. Les RR diminuent progressivement avec l'âge, passant de 0,50 (IC 95 % : 0,48-0,53, p < 0,001) pour les travailleurs âgés de 25 à 34 ans à 0,34 (IC 95 % : 0,31-0,36, p < 0,001) pour ceux âgés de 55 à 64 ans. Les dentistes, qui constituent le groupe de référence, présentaient des RR significativement plus faibles que les hygiénistes dentaires, les assistants et les techniciens (RR = 11 IC à 95 % : 10-13, p < 0,001).Le taux annuel moyen d’indemnisations pour TMS était de 3,3 pour 1 000 travailleurs dentaires employés (IC à 95 % : 3,1-3,6), avec une augmentation annuelle non significative de 1,4 % (IC à 95 % : -0,0014-0,031 ; p = 0,074). Les lésions de l'épaule représentaient 23 % des indemnisations, suivies par les lésions du poignet (20 %). Les entorses, les foulures et les déchirures étaient les types de blessures les plus fréquents, avec un taux de fréquence maximal de 2,1 pour 1 000 (IC à 95 % : 1,4-2,9), soit une augmentation annuelle de 2,6 % (p = 0,029). ConclusionsLes TMS représentaient près d'un tiers des demandes d'indemnisation, soulignant le besoin d’interventions ergonomiques et préventives adaptées. Cette étude met en évidence l’importance des données d’indemnisation pour développer des stratégies basées sur des preuves, visant à améliorer la santé et la sécurité des professionnels dentaires

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,606
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,422 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Résumé présentoui

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