Prevalência e fatores associados à dor musculoesquelética em profissionais de atividades sedentárias
Bibliographic record
Abstract
OBJETIVOS: Verificar a prevalência dos sintomas musculoesqueléticos e investigar fatores associados, em funcionários de uma empresa de prestação de serviço de fornecimento de água e tratamento de esgoto da cidade de Bauru, São Paulo. MATERIAIS E MÉTODOS: Trata-se de um estudo transversal, com 176 profissionais que exerciam atividades sedentárias e que responderam a questionários para coleta de dados das variáveis demográficas, ocupacionais e hábitos de vida, o Índice de Capacidade para o Trabalho e o Questionário Nórdico de Sintomas Osteomusculares. Foram realizadas análises descritiva, bivariada e multivariada por regressão logística binária. RESULTADOS: Os trabalhadores relataram algum tipo de sintoma osteomuscular nos últimos 12 meses, principalmente na região lombar (40,3%), na coluna cervical (27,2%) e nos ombros (23,8%). Observou-se associação entre os sintomas osteomusculares e as seguintes variáveis: tipo de movimento, postura no trabalho e problemas de saúde. CONCLUSÃO: Conclui-se que a prevalência de sintomas osteomusculares nos trabalhadores é alta e que houve uma associação significativa com os movimentos repetitivos, postura sentada e problemas de saúde, sendo, portanto, necessária uma atuação interdisciplinar, multiprofissional e intersetorial, de forma a interferir positivamente no processo de trabalho e na saúde do trabalhador.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".