A comparison of peak vs cumulative

A comparison of peak vs cumulative physical work exposure risk
factors for the reporting of low back pain in the automotive industry

Abstract
Objective. To determine the relative importance of modelled peak spine loads, hand loads, trunk kinematics and cumulative
spine loads as predictors of reported low back pain (LBP).
Background. The authors have recently shown that both biomechemical and psychosocial variables are important in the
reporting of LBP. In previous studies, peak spinal load risk factors have been identified and while there is in vitro evidence for
adverse effects of excessive cumulative load on tissue, there is little epidemiological evidence.
Methods. Physical exposures to peak and cumulative lumbar spine moment, compression and shear forces, trunk kinematics,
and forces on hands were analyzed on 130 randomly selected controls and 104 cases. Univariable and multivariable odds ratios
of the risk of reporting were calculated from a backwards logistic regression analysis. Interrelationships among variables were
examined by factor analysis.
Results. Cases showed significantly higher loading on all biomechanical variables. Four independent risk factors were identified:
integrated lumbar moment (over a shift), ‘usual’ hand force, peak shear force at the level of L& and peak trunk velocity.

5. There is more than sixfold increase in the risk for reporting LBP for workers with high levels of exposure to all four major risk factors indentified: peak shear; integrated lumbar moment over the duration of the shift; peak torso flexion velocity; and usual hand force over the course of the shift.
6. Although the best statistical model included the combinations of variables listed in no. 5, above, very little predictive power was lost by substituting variables such as spinal compression or moment, which were eliminated from the ‘best’ multivariable model because of high correlation with spinal shear force. It would, therefore, be unwise to dismiss
compression or moment as risk factors only because they did not emerge in the best multivariable statistical
model.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เปรียบเทียบสะสมสูงสุดเทียบกับความเสี่ยงการสัมผัสการทำงานทางกายภาพ
ปัจจัยสำหรับการรายงานของอาการปวดหลังส่วนล่างในอุตสาหกรรมยานยนต์บทคัดย่อวัตถุประสงค์ การตรวจสอบความสำคัญของกระดูกสันหลังโหลดสูงสุดจำลองโหลดมือกลศาสตร์การเคลื่อนไหวลำตัวและสะสมโหลดกระดูกสันหลังพยากรณ์ของรายงานอาการปวดหลัง (LBP). พื้นหลัง ผู้เขียนได้แสดงให้เห็นเมื่อเร็ว ๆ นี้ว่าทั้งสองตัวแปร biomechemical และทางจิตสังคมที่มีความสำคัญในการรายงาน LBP ในการศึกษาก่อนหน้านี้ปัจจัยเสี่ยงสูงสุดโหลดกระดูกสันหลังได้รับการระบุและในขณะที่มีหลักฐานในหลอดทดลองสำหรับผลกระทบของการโหลดที่สะสมมากเกินไปในเนื้อเยื่อมีหลักฐานทางระบาดวิทยาเล็ก ๆ น้อย ๆ . วิธี ความเสี่ยงทางกายภาพจะสูงสุดและช่วงเวลาที่กระดูกสันหลังส่วนเอวสะสมการบีบอัดและแรงเฉือนจลนศาสตร์ลำและกองกำลังในมือถูกนำมาวิเคราะห์ในการควบคุม 130 สุ่มเลือกและ 104 กรณี อัตราต่อรอง Univariable และหลายตัวแปรอัตราส่วนของความเสี่ยงของการรายงานจะถูกคำนวณจากการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกข้างหลัง ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่ถูกตรวจสอบโดยการวิเคราะห์ปัจจัย. ผล กรณีที่พบว่ามีการโหลดที่สูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญกับตัวแปรทางชีวกลศาสตร์ทั้งหมด สี่ปัจจัยเสี่ยงอิสระที่ถูกระบุ: ช่วงเวลาที่เอวแบบบูรณาการ (มากกว่ากะ) 'ปกติ' แรงมือแรงเฉือนสูงสุดที่ระดับของ L & ลำต้นและความเร็วสูงสุด. 5 มีมากขึ้นกว่าการเพิ่มขึ้นหกเท่าในความเสี่ยงสำหรับการรายงาน LBP สำหรับแรงงานที่มีระดับสูงของการสัมผัสกับทั้งสี่ปัจจัยเสี่ยงที่สำคัญ indentified: เฉือนสูงสุด; ช่วงเวลาที่เอวแบบบูรณาการในช่วงระยะเวลาของการเปลี่ยนแปลงนั้น ความเร็วสูงสุดงอลำตัว; และแรงมือตามปกติในช่วงเวลาของการเปลี่ยนแปลง. 6 แม้ว่าแบบจำลองทางสถิติที่ดีที่สุดรวมถึงการรวมกันของตัวแปรที่ไม่มีการระบุไว้ใน 5 ข้างต้นน้อยมากอำนาจการทำนายก็หายไปโดยการแทนตัวแปรเช่นการบีบอัดกระดูกสันหลังหรือช่วงเวลาที่ถูกตัดออกจาก 'ดีที่สุด' รูปแบบหลายตัวแปรเพราะความสัมพันธ์สูงกับแรงเฉือนกระดูกสันหลัง มันจะดังนั้นไม่ฉลาดที่จะยกเลิกการบีบอัดหรือช่วงเวลาที่เป็นปัจจัยเสี่ยงเพียงเพราะพวกเขาไม่ได้โผล่ออกมาในทางสถิติหลายตัวแปรที่ดีที่สุดรูปแบบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การเปรียบเทียบยอด VS สะสมการทำงานทางกายภาพความเสี่ยง
ปัจจัยสำหรับการรายงานของอาการปวดหลังส่วนล่างในอุตสาหกรรมยานยนต์


บทคัดย่อวัตถุประสงค์ ศึกษาความสำคัญสัมพัทธ์ของกระดูกสันหลังซึ่งยอดโหลดมือ , โหลด , ลำต้นและใบเป็นแบบโหลดสะสม
ทำนายว่าอาการปวดหลัง ( ปวดหลัง ) .
พื้นหลังผู้เขียนได้รับเมื่อเร็ว ๆนี้แสดงให้เห็นว่าตัวแปรทางจิตสังคม และที่สำคัญทั้ง biomechemical
รายงานการปวดหลัง . ในการศึกษาก่อนหน้านี้ สูงสุด กระดูกสันหลัง โหลด ปัจจัยความเสี่ยงที่ได้รับการระบุและในขณะที่มีการหลักฐาน
ผลกระทบของโหลดที่สะสมมากเกินไปในเนื้อเยื่อ มีหลักฐานทางระบาดวิทยา
วิธีการเล็ก ๆน้อย ๆ .การถึงจุดสุดยอด และขณะนี้ทางเอวกระดูกสันหลังสะสม แรงอัดและแรงเฉือนลำต้นของ
และบังคับมือวิเคราะห์บน 130 สุ่มการควบคุมและ 104 ราย univariable multivariable ราคาต่อรองและอัตราส่วนของความเสี่ยงของการรายงาน
คำนวณได้จากการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกย้อนกลับ . ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร

ตรวจสอบโดยการวิเคราะห์องค์ประกอบผลลัพธ์ กรณีพบโหลดสูงกว่าตัวแปรค่าทั้งหมด 4 ปัจจัยเสี่ยงอิสระระบุ :
เอวขณะรวม ( กะ ) ' ปกติ ' มือบังคับ , แรงเฉือนสูงสุดที่ระดับ L &และความเร็วรถสูงสุด

5มีมากกว่าค.ศ. 1940 หก เพิ่มความเสี่ยงสำหรับการรายงาน LBP แรงงานกับระดับสูงของการเปิดรับทั้งหมดสี่หลักปัจจัยเสี่ยงมาก : ยอดเฉือน ; รวมเอวขณะผ่านช่วงเวลาของการเปลี่ยนช่วงลำตัวงอ ; ความเร็ว ; และปกติบังคับมือมากกว่าหลักสูตรของกะ .
6 แม้ว่าแบบจำลองทางสถิติที่ดีที่สุดคือชุดของตัวแปรที่ระบุไว้ในข้อ 5ข้างต้น ความสามารถน้อยมากได้หายไปโดยการแทนตัวแปรเช่นการบีบอัดกระดูกสันหลังหรือช่วงเวลาที่ถูกตัดออกจากแบบจำลอง multivariable ' ดี ' เพราะความสัมพันธ์สูงกับกระดูกสันหลังรับแรง มันจึงเป็นฉลาดเพื่อยกเลิกการบีบอัดหรือช่วงเวลา
เป็นปัจจัยเสี่ยงเพียงเพราะพวกเขาไม่ได้ออกมาในทางที่ดีที่สุด multivariable
นางแบบ