effet d’interaction entre les facteurs de risque …

JULIE LAPOINTE

EFFET D’INTERACTION ENTRE LES FACTEURS DE RISQUE POSTURAUX ET

PSYCHOSOCIAUX DE L’ENVIRONNEMENT DE TRAVAIL SUR LA SURVENUE DES

SYMPTÔMES MUSCULOSQUELETTIQUES CHEZ LES UTILISATEURS DE POSTE

INFORMATIQUE

Mémoire présenté à la Faculté des études supérieures de l’Université Laval

dans le cadre du programme de maîtrise en épidémiologie pour l’obtention du grade de maître ès sciences (M.Sc.)

DÉPARTEMENT DE MÉDECINE SOCIALE ET PRÉVENTIVE FACULTÉ DE MÉDECINE

UNIVERSITÉ LAVAL QUÉBEC

2008

© Julie Lapointe, 2008

Résumé OBJECTIF : Évaluer la présence d’un effet d’interaction entre les facteurs de risque

posturaux et psychosociaux de l’environnement de travail sur la proportion

d’incidence des troubles musculosquelettiques (TMS) au cou et aux épaules, au bas

du dos, et aux membres supérieurs, selon le genre. MÉTHODES : Les participants,

composant une cohorte de 2 431 cols blancs, ont répondu à un questionnaire auto-

administré. Les facteurs de risque posturaux du travail au poste informatique, les

facteurs de risque psychosociaux de l’environnement de travail ainsi que plusieurs

facteurs socio-démographiques et individuels ont été mesurés par ce questionnaire.

Les modèles de la tension au travail de Karasek et du déséquilibre efforts-

reconnaissance de Siegrist ont été utilisés pour caractériser l’environnement

psychosocial du travail. Après un suivi de trois ans, la proportion d’incidence des

TMS a été évaluée pour chacun des trois sites anatomiques étudiés. La fraction

étiologique due à l’interaction et son intervalle de confiance à 95% ont été utilisés

comme indicateurs de la présence d’interaction dans le modèle additif.

RÉSULTATS : Une interaction significative entre les facteurs de risque posturaux et

psychosociaux selon le modèle de la tension au travail a été observée chez les

hommes pour les TMS au bas du dos. Deux interactions significatives entre les

facteurs de risque posturaux et psychosociaux selon le modèle du déséquilibre

efforts-reconnaissance ont été observées chez les femmes pour les TMS aux sites du

cou et des épaules et des membres supérieurs. Plusieurs indications (non

significatives) de la présence d’interaction ont également été observées.

CONCLUSION : Ces résultats suggèrent que la présence simultanée des facteurs de

risque posturaux et psychosociaux étudiés accroît l’effet pathogène individuel de

chacun de ces facteurs. Ces résultats sont des plus encourageants pour le domaine de

la santé et sécurité au travail puisque cela implique que le fait de retirer un de ces

deux facteurs de risque, selon ce qui est possible de modifier pour un poste de travail,

aura l’effet bénéfique additionnel d’éliminer la proportion d’incidence des TMS due à

l’interaction.

ii

Abstract OBJECTIVE: To investigate interaction between psychosocial and postural work

factors on the incidence of self-reported musculoskeletal symptoms among a group of

white-collar workers. METHODS: Psychosocial and postural work factors were

assessed in a cohort of 2,431 white-collar workers (baseline participation: 76%,

follow up participation: 91%). The job strain (Karasek’s) model and the effort-reward

(Siegrist’s) model were used to characterize the psychosocial work environment.

Postural factors related to Visual Display Unit work were assessed using a self-report

questionnaire. Three years later, the incidence proportion of musculoskeletal

symptoms at three different anatomical sites (shoulder-neck, lower back, and upper

limbs) was estimated with a modified version of the Nordic questionnaire. Analyses

were stratified for gender. Interaction was defined as a departure from the addition of

individual risk factors and its importance was estimated with the attributable

proportion due to interaction and its 95% interval. RESULTS: A significant

interaction between job strain and postural factors was observed for men for the

lower back. Two significant interactions between effort-reward and postural factors

were observed for women in the shoulder-neck and the upper limbs regions. Several

indications of interaction between psychosocial and postural work factors were

observed. CONCLUSION: The simultaneous presence of postural and psychosocial

risk factors seems to increase the individual pathogenic effect of each risk factor on

the incidence of musculoskeletal symptoms. This interaction effect is of primary

importance for work intervention practices as it means that succeeding to reduce

anyone of these two risk factors will likely have the additional benefit to reduce the

interaction effect of the incidence proportion of musculoskeletal symptoms.

Avant-Propos Le présent mémoire est pour moi l’achèvement d’une grande réalisation académique.

D’abord, mes travaux de maîtrise m’ont permis de découvrir le merveilleux monde de

la recherche et d’y acquérir des compétences. De par ma formation et ma pratique en

ergothérapie, j’ai développé une vision holistique de la santé. L’analyse des aspects

posturaux et psychosociaux au travail s’est donc bien inscrite dans cette optique de la

santé.

Le premier chapitre du mémoire dresse un portrait de l’état des connaissances

actuelles sur les facteurs de risque au travail associés aux TMS. Le chapitre II décrit

parcimonieusement la méthodologie employée pour répondre à la question de

recherche. Deux manuscrits rédigés en anglais ont été insérés aux chapitres III et IV.

Le chapitre V comporte la discussion générale et il est suivi de la conclusion. Les

résultats ont été divisés en trois sections, soit dans les deux manuscrits et à l’annexe

E. Afin d’éviter les redondances, une seule liste de références a été créé. Les

manuscrits seront soumis avec leur liste de références spécifiques.

Je suis l’auteure principale des deux manuscrits insérés dans le présent mémoire. J’ai

effectué les étapes de recherche de la littérature, de développement et de rédaction du

protocole de recherche, de réalisation des analyses et de la rédaction. Les co-auteurs

ont tous contribué à la préparation des manuscrits à divers degré. Clermont Dionne

m’a assistée dans l’ensemble des étapes de réalisation du projet de recherche et du

mémoire, soit la planification d’une méthodologie rigoureuse, l’exécution des

analyses statistiques et la rédaction. Chantal Brisson m’a donné accès à sa banque de

données et elle m’a assistée au niveau de la rédaction du protocole et des manuscrits.

Sylvie Montreuil m’a assistée au niveau de la rédaction des manuscrits de par son

expertise en ergonomie du travail. Les deux manuscrits seront soumis au

Scandinavian Journal of Work and Environmental Health.

Je tiens à remercier chaleureusement les nombreux acteurs qui ont permis à ce projet

de se réaliser. D’abord, à mon directeur de maîtrise, Clermont Dionne, qui a su me

iv

communiquer sa rigueur scientifique ainsi que son amour pour le dépassement de soi.

Merci aussi à ma co-directrice, Chantal Brisson, qui, par sa douceur et son excellence

méthodologique, a amené mon apprentissage à un niveau supérieur tout en étant

agréable. Un merci tout spécial à Isabelle Leroux et Brigitte Larocque, les petites fées

de l’équipe de recherche de Mme Brisson, pour leur disponibilité et leur appui sans

faille. Merci à la biostatisticienne Stéphanie Camden, à l’informaticien Denis

Guillette et à Ginette Desbiens, au secrétariat, pour leur soutien diligent et fort

apprécié.

Un merci très spécial à ma famille qui a cru en moi et qui a été ma source

d’inspiration pour ce qui est de l’ardeur au travail et de la fierté de dépasser ses

limites personnelles. Merci aussi à ma meilleure amie Isabelle pour sa présence et son

écoute.

Merci au Groupe interdisciplinaire de recherche sur l’organisation et la santé au

travail (GIROST) et à l’Institut de recherche Robert-Sauvé en santé et en sécurité du

travail (IRSST) qui m’ont offert du soutien financier au cours de ma formation. Les

données du projet ont été recueillies grâce à une subvention de recherche du National

Institute for Occupational Safety and Health (NIOSH) octroyé à Mme Chantal

Brisson.

Table des matières

Résumé ...........................................................................................................................i

Abstract ........................................................................................................................ ii

Avant-Propos............................................................................................................... iii

Table des matières .........................................................................................................v

Liste des tableaux ....................................................................................................... vii

Liste des figures......................................................................................................... viii

Introduction ...................................................................................................................1

Chapitre I : État des connaissances ...............................................................................4

1.1-Les TMS chez les travailleurs.............................................................................4 1.2-Facteurs de risque au travail................................................................................4

1.2.1-Facteurs de risque posturaux reliés au travail au poste informatique ..........4 1.2.2-Facteurs de risque psychosociaux ..............................................................11 1.2.3-Facteurs de risque socio-démographiques et individuels...........................15

1.3-Interaction entre les facteurs de risque posturaux et psychosociaux sur la survenue de TMS.....................................................................................................21 1.4 Synthèse des connaissances...............................................................................25 1.5-Objectif: ............................................................................................................27

Chapitre II-Méthodologie............................................................................................28

2.1 Type d’étude......................................................................................................28 2.2 Population..........................................................................................................28 2.3 Collecte des données .........................................................................................29

2.3.1 Variables indépendantes.............................................................................30 2.3.2 Variables dépendantes................................................................................35 2.3.3 Variables socio-démographiques et individuelles......................................37

2.4 Analyses statistiques..........................................................................................38 2.5 Éthique et confidentialité...................................................................................42

Chapitre III- Manuscrit 1.............................................................................................43

Interaction entre les facteurs de risque posturaux et la tension au travail sur la survenue des TMS chez les utilisateurs de poste informatique : Étude prospective sur trois ans..............................................................................................................43

Chapitre IV- Manuscrit 2 ............................................................................................67

Interaction entre les facteurs de risque posturaux et le déséquilibre efforts-reconnaissance au travail sur la survenue des TMS chez les utilisateurs de poste informatique : Étude prospective sur trois ans ........................................................67

vi

Chapitre V-Discussion générale..................................................................................91

5.1 Bref résumé de l'étude .......................................................................................91 5.2 Comparaison avec la littérature.........................................................................92 5.3 Forces de l’étude ...............................................................................................99 5.4 Faiblesses de l’étude........................................................................................100 5.5 Signification des résultats................................................................................107 5.6 Possibilités de recherches futures....................................................................109

Conclusion.................................................................................................................110

Références .................................................................................................................111

Annexe A...................................................................................................................140

Catégories d’emplois des participants de l’étude ......................................................140

Annexe B...................................................................................................................142

Échelle de pointage des facteurs de risque posturaux ...............................................142

Annexe C...................................................................................................................144

Algorithmes des échelles de mesure des facteurs de risque psychosociaux .............144

Annexe D...................................................................................................................148

Mesure de la cohérence interne de l’échelle de mesure des facteurs de risque posturaux ...................................................................................................................148

Annexe E ...................................................................................................................150

Interaction entre les facteurs de risque posturaux et psychosociaux sur la survenue des TMS au cours des sept derniers jours........................................................................150

Liste des tableaux Tableau 1. Synthèse des résultats de recherche sur les facteurs de risque posturaux au

travail au poste informatique.................................................................................8 Table 2. Selected baseline characteristics of the entire study population following the

general inclusion/exclusion criteria, by gender, n (%)........................................63 Table 3. Effect of postural risk factors and job strain on the 6-month incidence

proportion of musculoskeletal symptoms among white-collar men - Odds ratio (95% CI) ..............................................................................................................65

Table 4. Effect of postural risk factors and job strain on the 6-month incidence proportion of musculoskeletal symptoms among white-collar women - Odds ratio (95% CI)......................................................................................................66

Table 5. Effect of postural risk factors and E-R imbalance on the 6-month incidence proportion of musculoskeletal symptoms among white-collar men - Odds ratio (95% CI) ..............................................................................................................89

Table 6. Effect of postural risk factors and E-R imbalance on the 6-month incidence proportion of musculoskeletal symptoms among white-collar women - Odds ratio (95% CI)......................................................................................................90

Tableau 7. Fractions étiologiques dues à l’interaction (FEi) rapportées dans la littérature .............................................................................................................94

Tableau 8. Proportion d’incidence des TMS au suivi à trois ans (%) .......................129 Tableau 9. Comparaison des participants de l’étude et des sujets ayant refusé de

participer (%).....................................................................................................130 Tableau 10. Comparaison entre les sujets ayant complété l’étude et ceux perdus au

suivi sur la base des caractéristiques mesurées au début de l'étude ..................131 Tableau 11. Corrélation de chacun des items par rapport à l'ensemble des autres items

de l'échelle des facteurs de risque posturaux.....................................................149 Tableau 12. Effet des facteurs de risque posturaux et de la tension au travail sur la

proportion d’incidence des TMS au cours des sept derniers jours chez les hommes – Rapport de cotes (IC à 95%) ...........................................................158

Tableau 13. Effet des facteurs de risque posturaux et de la tension au travail sur la proportion d’incidence des TMS au cours des sept derniers jours chez les femmes – Rapport de cotes (IC à 95%) ............................................................159

Tableau 14. Effet des facteurs de risque posturaux et du déséquilibre efforts-reconnaissance au travail sur la proportion d’incidence des TMS au cours des sept derniers jours chez les hommes – Rapport de cotes (IC à 95%) ...............160

Tableau 15. Effet des facteurs de risque posturaux et du déséquilibre efforts-reconnaissance au travail sur la proportion d’incidence des TMS au cours des sept derniers jours chez les femmes – Rapport de cotes (IC à 95%) ................162

Liste des figures Figure 1. Définition des composantes du modèle de la tension au travail de Karasek et

Theorell .............................................................................................................135 Figure 2. Définition des composantes du modèle du déséquilibre efforts-

reconnaissance de Siegrist.................................................................................136 Figure 3. Définition des catégories d'exposition aux facteurs de risque posturaux et

psychosociaux pour les analyses d'interaction ..................................................137 Figure 4. Formule pour le calcul de la fraction étiologique due à l'interaction (FEi)138 Figure 5. Diagramme de recrutement, de l’application des critères d’inclusion et

d’exclusion et des pertes au suivi ......................................................................139

Introduction

Les troubles musculosquelettiques (TMS) sont extrêmement fréquents dans la

population adulte, en particulier chez les travailleurs. Cette famille de pathologie a été

classée au 2e rang du fardeau économique de la maladie au Canada [1]. Chaque année

au Québec, les TMS touchent 45 000 travailleurs et les coûts d’indemnisation

s’élèvent à 500 millions de dollars [2]. De plus, la proportion du budget

d’indemnisation de ces troubles de santé augmente sans cesse. En 1986 au Québec,

les TMS représentaient 30% des indemnisations professionnelles compensées par la

la Commission de la santé et de la sécurité du travail du Québec (CSST) [3]; en 2002,

ce pourcentage s’élevait à 59% chez les femmes et à 53% chez les hommes [4]. Une

augmentation des indemnisations a également été constatée par l’Union européenne

[5]. Depuis plusieurs années, les études rapportent que les travailleurs utilisant un

poste informatique sont particulièrement susceptibles au développement des TMS.

Dépendamment de la définition de cas utilisée, des prévalences aussi élevées que

50% ont récemment été rapportées [6]. Finalement, outre les aspects monétaires, les

TMS sont également une source de souffrance humaine et de douleur morale [7].

Plusieurs facteurs de risque seraient impliqués dans le développement des TMS chez

les travailleurs utilisant un poste informatique. D’abord, il y a les facteurs de risque

posturaux reliés à l’utilisation d’un poste informatique. Parmi ceux-ci, on retrouve les

postures statiques ou inadéquates, l’emplacement non adapté des éléments du poste

de travail et les longues périodes de travail au poste informatique [8, 9]. Cependant,

selon Juul-Kristensen et coll., 2005 [10], il y aurait, somme toute, peu d’études

prospectives ayant supporté le fait que des facteurs de risque posturaux reliés au

travail au poste informatique soient l’unique cause des TMS.

Les facteurs de risque psychosociaux reliés au travail ont également été associés aux

TMS. On regroupe généralement les facteurs psychosociaux selon deux modèles. Le

premier modèle est celui de la tension au travail de Karasek [11]. Il décrit comment la

présence simultanée d’une forte demande psychologique et d’une faible latitude

2

2

décisionnelle augmente le risque de problèmes de santé chez les travailleurs. La

demande psychologique se compose de la quantité de travail, des contraintes de

temps et des efforts intellectuels. La latitude décisionnelle réfère quant à elle à la

possibilité de prendre des décisions, d’être créatif et de développer ses compétences

[11]. À ces deux facteurs, la présence d’un troisième élément s’ajoute : le soutien

social au travail. Le soutien social au travail, référant aux interactions avec les

collègues et les superviseurs [12], aurait un effet modifiant sur l’effet des demandes

psychologiques et de la latitude décisionnelle sur la santé des travailleurs.

Le deuxième modèle est celui du déséquilibre efforts-reconnaissance au travail de

Siegrist [13]. Ce modèle analyse, en particulier, les situations où des efforts élevés

sont déployés et une faible reconnaissance est perçue. Ce modèle postule que cette

situation de non réciprocité risque de causer de la détresse émotionnelle et des

problèmes de santé. La notion d’engagement excessif au travail, qui est caractérisée

par une implication excessive envers son travail et un besoin démesuré d’approbation,

fait aussi partie de ce modèle. Cette dernière notion peut aussi modifier l’effet du

déséquilibre efforts-reconnaissance sur la santé des travailleurs, incluant les TMS

[14-16].

La plupart des études dans ce domaine ont analysé l’impact individuel des facteurs de

risque posturaux et psychosociaux sur les TMS. Leurs résultats sont modérément

significatifs et il n’y a pas un facteur qui domine pour expliquer la survenue des TMS

[17, 18]. Puisqu’il est généralement admis que les TMS sont d’origine

multifactorielle [19] et qu’en plus, ces facteurs se retrouvent souvent de façon

simultanée en milieu de travail, leur interaction a besoin d’être mieux comprise et

mieux définie.

Quelques études ont évalué l’interaction entre les facteurs de risque posturaux et

psychosociaux [20-23, 24 , 25]. Cependant, de ce nombre très limité, seulement une

étude [24] a été réalisée auprès des travailleurs utilisant un poste informatique et

encore, celle-ci analysait un nombre limité de facteurs de risque posturaux liés à ce

3

3

travail. Une étude prospective spécifique à ce type d’emploi, avec une mesure plus

élaborée des facteurs de risque posturaux pertinents, pourra faire avancer nos

connaissances au sujet de l’implication simultanée des facteurs de risque posturaux et

psychosociaux sur la survenue des TMS. Finalement, une meilleure compréhension

du phénomène nous permettrait de formuler des pistes d’intervention en santé et

sécurité au travail plus efficaces afin de réduire la survenue des TMS chez les

travailleurs utilisant un poste informatique. Étant donné la très grande prévalence de

ce problème de santé, une amélioration, même minime, de leurs déterminants

posturaux et psychosociaux au travail aurait un impact majeur au niveau de la santé

publique [26].

Chapitre I : État des connaissances

1.1-Les TMS chez les travailleurs

Les TMS chez les travailleurs sont une problématique de santé fréquente. Il est

cependant difficile d’exposer des données de prévalence ou d’incidence puisque

plusieurs critères de définition des TMS ont été utilisés et qu’il n’existe pas de

consensus dans ce domaine [5, 27, 28]. La définition des TMS est en fait souvent

dépendante des objectifs de la recherche et selon un continuum, peut comprendre la

totalité des symptômes (de transitoires et légers à persistants et sévères) ou bien peut

comprendre des symptômes accompagnés de limitations fonctionnelles, ou d’une

consultation médicale, ou d’une prise de médicament ou d’un arrêt de travail. À cela

s’ajoute également une grande diversité au niveau de la durée des périodes de mesure

des TMS, allant de sept jours à la vie entière.

Un point sur lequel les experts s’accordent est que, puisque la majorité des TMS ne

peuvent pas être diagnostiqués à l’aide d’équipement médicaux [27, 28], les

symptômes auto-rapportés sont utiles et pertinents dans la détection des TMS [29-32].

Parmi les questionnaires de mesure auto-rapportée des TMS, le questionnaire de type

« nordique » [33] est, depuis sa publication en 1987, le plus utilisé [5]. Ce

questionnaire permet d’évaluer les TMS situés au cou et aux épaules, au bas du dos et

aux membres supérieurs. Ce questionnaire inclut également des items concernant les

limitations fonctionnelles résultant des TMS.

1.2-Facteurs de risque au travail

1.2.1-Facteurs de risque posturaux reliés au travail au poste informatique

Depuis l’introduction du poste informatique dans les milieux de travail, des études se

sont intéressées à l’effet de cette technologie sur la santé musculosquelettique des

travailleurs.

5

5

Temps d’exposition au travail au poste informatique

Tout d’abord, un important aspect à considérer est le temps d’exposition au travail

informatique. Le plus souvent, les études ont utilisé des catégories dichotomiques

d’exposition avec des seuils variant entre quatre à huit heures de travail journalier au

poste informatique [34-40]. Spécifiquement, le seuil d’exposition de quatre heures de

travail et plus a été fréquemment utilisé dans les études [25, 37, 40-43] et a été

significativement associé aux TMS dans certaines d’entre elles [25, 37, 43].

Cependant, d’autres définitions telles que le temps d’exposition en continu [44, 45],

par semaine [46-49], ou par année [49, 50] ont aussi été utilisées. Les résultats de ces

études par rapport à l’effet du temps de travail au poste informatique sur les TMS

sont par contre hétérogènes (Tableau 1) et nécessiteraient un raffinement de cette

mesure d’exposition.

En effet, récemment de plus en plus d’études mesurent séparément le temps de travail

au clavier et le temps de travail à la souris. Lorsque l’on segmente le temps de travail

au poste informatique entre le travail au clavier et à la souris, il semble que le travail

à la souris ait une association plus marquée avec les TMS aux mains et aux poignets

qu’au niveau du cou et des épaules [24, 44, 49, 51-54]. Le temps de travail au clavier

a, quant à lui, des relations inconsistantes avec les TMS au cou et aux épaules [45,

47] et les TMS aux membres supérieurs [26, 34, 44, 45, 54, 55]. Finalement, des

logiciels informatiques sont maintenant en mesure de mesurer directement la durée

d’exposition au travail au clavier et à la souris et ont commencé à être utilisés dans

les études épidémiologiques [56].

Posture assise statique

Pour ce qui est de la posture assise statique, son effet sur les TMS au cou et au bas du

dos a fait l’objet de plusieurs études et les résultats sont discordants (Tableau 1).

Même s’il existe quelques évidences reliant la posture assise statique à des douleurs

au cou [57-59], plusieurs études n’ont pas observé une association significative [38,

6

6

46, 49, 60]. De plus, une revue systématique a conclu qu’il n’y avait pas d’évidence

reliant la posture assise et les TMS au bas du dos [61].

La possibilité de prendre des pauses régulièrement est un aspect important définissant

le caractère statique du travail au poste informatique. La possibilité limitée de prendre

des pauses a été reliée aux TMS au cou [35, 46, 50, 62] et aux avant-bras [35] mais

pas au bas du dos [35, 62] (Tableau 1).

Emplacement de l’équipement du poste informatique

Ensuite, mentionnons les associations observées dans la littérature au niveau de

l’emplacement des différents éléments du poste informatique quant à ses effets sur les

TMS (Tableau 1). Un emplacement non optimal de l’écran, par son impact sur la

posture en flexion ou en extension du cou, a généralement un effet significatif sur la

survenue des TMS au cou [38, 41, 45, 57, 59, 63, 64]. La hauteur du clavier semble

avoir un impact marqué sur les TMS au cou et aux épaules [26, 35, 45, 46, 65] alors

que cette relation sur les TMS aux membres supérieurs est moins clairement observée

dans la littérature [35, 44, 46, 54]. L’emplacement de la souris aurait un impact sur

les TMS au cou, aux épaules et au bas du dos selon l’étude de Cook et coll., 2000

[41]. Cependant, ces dernières associations n’ont pas été observées dans l’étude de

Brandt et coll., 2004 [47]. Les demandes de rotation du cou créées par la disposition

en latéral de l’écran semblent avoir un effet néfaste sur les TMS au cou et aux épaules

[27, 38, 49, 63-65] et dans une moindre mesure, au bas du dos [49]. Finalement, le

support aux avant-bras aurait un effet protecteur sur les TMS au cou et aux épaules

selon une revue systématique [26] et deux essais cliniques avec mesures

électromyographiques [66, 67]. Par contre, pour les régions du bas du dos et des

membres supérieurs, les études observationnelles ne montrent pas d’effet protecteur

des supports aux avant-bras [44, 54, 68] alors que les essais cliniques avec mesures

électromyographiques ont observé une réduction de l’activation musculaire au dos

[66] mais pas aux membres supérieurs [67].

7

7

Perception du poste informatique

La consistance des associations positives reliant la perception des participants au

sujet de leur poste de travail et le risque de développer des TMS constitue un aspect

intéressant de la problématique des TMS [40, 43, 44, 49, 69] (Tableau 1). La

perception, mesurant l’aspect subjectif de l’individu envers son poste de travail,

permettrait de recueillir des informations supplémentaires quant à l’ajustement

individuel du poste informatique, dépassant les critères d’ajustement généralement

proposés dans les guides de pratique.

Finalement, les études qui se sont intéressées à la mesure du risque de TMS lorsque

plus d’un facteur de risque postural au poste informatique n’était pas optimal ont

observé une augmentation significative du risque de TMS au cou, aux épaules, au bas

du dos et aux membres supérieurs [35, 49, 70] (Tableau 1).

8

Tableau 1. Synthèse des résultats de recherche sur les facteurs de risque posturaux au travail au poste informatique

TMS

Cou et épaules Dos Membres supérieurs

Durée de travail au poste informatique Pas d’associations [26, 39, 41, 45, 48, 51, 52, 62,

64, 71] [41, 50, 62] [36, 40, 41, 50, 55, 62,

64] Association positive et presque significative

[47] [35] [26, 43, 48, 51, 54]

Association positive et significative

[10, 35, 37, 38, 49, 50, 69, 72] [49] [10, 34, 35, 44, 45, 49, 53, 72, 73]

Association inverse et significative

[40]

Possibilité de prendre des pauses Pas d’associations [34, 74, 75] [35, 62] [34, 62, 75] Association positive et presque significative

[50] [35]


[35, 46, 62, 76] [76]


Posture assise statique Pas d’associations [38, 49, 60, 63] [60, 61, 77] Association positive et presque significative

[17, 46, 58, 75, 78] [75]


[59, 79] [49]


9

Tableau 1. (suite) TMS


Emplacement du clavier (hauteur) Pas d’associations [47] [44, 54] Association positive et presque significative

[46]


[26, 45, 46, 65] [35]


Emplacement de l’écran (hauteur) Pas d’associations [47, 58, 68] Association positive et presque significative

[45]


[38, 41, 59, 63, 64]


Emplacement de l’écran (rotation du cou) Pas d’associations [58] Association positive et presque significative

[27]


[38, 49, 63-65] [49]


10

Tableau 1. (suite) TMS


Support aux avant-bras Pas d’associations [47, 68] [44 , 54, 67, 68] Association positive et presque significative

[26, 45]


[66, 67] [66]


[45]

Nombre total de risques posturaux présents Pas d’associations Association positive et presque significative

[35] [35]


[35, 70] [49] [49]


Perception de l’ajustement du poste de travail informatique Pas d’associations Association positive et presque significative


[40, 43, 69] [40, 43]


11

111.2.2-Facteurs de risque psychosociaux

Les facteurs psychosociaux font l’objet d’un intérêt marqué dans la littérature

scientifique traitant des problématiques de santé des travailleurs. Puisque les facteurs

psychosociaux englobent plusieurs éléments, il est avantageux de pouvoir se guider à

l’aide de modèles théoriques afin de cerner cette problématique. En ce domaine, deux

modèles tendent à démontrer une bonne efficacité à en cerner certains aspects clefs.

Nous présenterons, dans la prochaine section, ces modèles qui guideront notre

démarche scientifique dans l’analyse des facteurs de risque psychosociaux.

Modèle de la tension au travail de Karasek

Le modèle de la tension au travail définit d’abord deux aspects de la réalité d’un

emploi, soit la demande psychologique et la latitude décisionnelle. Les auteurs de ce

modèle, Karasek et Theorell [11], mentionnent que l’on a longtemps cru que la

quantité de demandes psychologiques, c'est-à-dire les charges de travail, les

contraintes de temps et les exigences intellectuelles, définissaient à elles seules le

niveau de stress ressenti. Hors, leurs études [11, 80] ont plutôt démontré que la

latitude décisionnelle, c'est-à-dire l’autonomie dans l’exécution des tâches et

l’utilisation et le développement des compétences du travailleur, est un aspect

déterminant de la tension ressentie. Plusieurs études appuient aussi cette dernière

observation [10, 65, 68, 81, 82]. Ariëns et coll., par exemple [63], ont observé chez

un groupe de 758 travailleurs suivi pendant trois ans, qu’une situation de subalterne

était reliée à une augmentation des absences pour douleur au cou, ce qui n’était pas le

cas pour les gens soumis à une grande charge de travail mais ayant plus d’autonomie.

Également, Jensen et coll. [52], dans leur étude prospective auprès de 3 361

utilisateurs de poste informatique, ont observé qu’une faible latitude au travail était

associée avec un risque deux fois plus élevé de développer des TMS au cou, aux

mains et aux poignets.

12

12Karasek et Theorell ont de plus proposé une catégorisation de l’environnement

psychosocial du travail selon quatre différents scénarios (Figure 1). Cette méthode,

dite par quadrant, classifie les divers niveaux d’exposition aux demandes

psychologiques et à la latitude décisionnelle. Ainsi, selon ce modèle, les travailleurs

exposés à la fois à des demandes psychologiques élevées et à une faible latitude

décisionnelle (quadrant de tension élevée) sont les plus vulnérables [11]. Les auteurs

du modèle ont en effet observé que le stress et l’insatisfaction par rapport au travail

étaient plus importants chez ces travailleurs que chez les travailleurs subissant

seulement l’une ou l’autre ou aucune de ces contraintes. Plusieurs études prospectives

sur la santé des travailleurs appuient le caractère pathogène de cet état nommé

« tension au travail » [23, 36, 83]. Malgré tout, la notion de tension au travail ne fait

pas l’unanimité au niveau des évidences scientifiques [44, 48, 81]. Toutefois, les

résultats des données transversales de la cohorte de cols blancs publiés par Leroux et

coll., 2006 [38] ont montré qu’un modèle comprenant la demande psychologique, la

latitude décisionnelle et le soutien social au travail décrit mieux le phénomène des

douleurs au cou et aux épaules que l’analyse de chaque aspect pris isolément.

Ceci nous amène à décrire le dernier élément de ce modèle, soit le soutien social. Le

soutien social au travail pourrait être un aspect protecteur contre les effets négatifs

des demandes psychologiques élevées et d’une faible latitude décisionnelle au travail.

Il favoriserait, selon les auteurs du modèle [11], le partage des expériences et des

connaissances et serait une source importante de soutien émotif. Le soutien social

permettrait à la notion de tension au travail de se raffiner et de pouvoir refléter aussi

le rapport de l’individu à sa collectivité [12].

Actuellement, les résultats des études quant à l’effet du soutien social au travail sur la

santé sont difficiles à interpréter. Certaines études prospectives [55, 57, 84-86] et

transversales [34, 49, 65, 69, 87, 88] ont démontré qu’un faible soutien social est

indépendamment relié à un risque plus élevé de développer des TMS, alors que

d’autres études ont observé qu’il agit plutôt comme un facteur modifiant de l’effet de

la tension au travail [12, 38, 89]. D’autre part, les études tendent à démontrer l’utilité

13

13de distinguer le soutien social des superviseurs et celui des collègues [34, 63, 65, 69,

84, 90, 91].

Les revues systématiques que nous avons répertoriées à ce sujet n’aident pas à dresser

un portrait clair des mécanismes d’action du soutien social et de la pertinence de

distinguer celui des superviseurs de celui des collègues. Pour ce qui est des TMS au

bas du dos, les revues d’Hoogendoorn et coll., 2000 [92], de Linton, 1990 [93] et de

Woods, 2005 [94] s’accordent dans leur conclusion que de bonnes évidences

supportent un effet indépendant du faible soutien social sur le risque de développer

des maux de dos. Davis et coll., 2000 [95] enchaînent, quant à eux, sur le fait que le

faible soutien social des superviseurs serait associé aux TMS au bas du dos dans deux

des quatre études ayant un devis exemplaire. Par contre, Hartvigsen et coll., 2004

[96] dans leur article synthèse des études longitudinales récentes à ce sujet, rapportent

plutôt que les évidences sur le soutien social semblent indiquer une absence

d’association de ce facteur avec la survenue des maux de dos. Finalement, pour les

TMS au cou, aux épaules et aux membres supérieurs, les évidences de l’effet d’un

faible soutien social sont minces selon les revues d’Ariëns et coll., 2001 [74], de

Bongers et coll., 2006 [17] et de Malchaire et coll., 2001 [75] même si l’effet du

soutien des collègues tend à avoir plus d’impact.

Modèle du déséquilibre efforts-reconnaissance de Siegrist

Le modèle du déséquilibre efforts-reconnaissance décrit, dans un premier temps, les

conditions de travail pathogènes qui surviennent quand des efforts élevés sont

déployés et qu’ils ne sont pas compensés par une reconnaissance jugée équitable. Les

efforts extrinsèques comprennent les demandes et obligations du travail tels que des

contraintes de temps, des interruptions fréquentes, de nombreuses responsabilités et

des exigences toujours croissantes [13, 97, 98]. La reconnaissance, telle qu’élaborée

dans ce modèle, provient de trois principales sources : le salaire, l’estime des

collègues et des supérieurs, et les possibilités d’avancement et de sécurité d’emploi

[13, 15, 99, 100]. Une situation de non réciprocité entre les efforts et la

14

14reconnaissance au travail entraîne un déséquilibre, le « déséquilibre efforts-

reconnaissance », et est la variable principale du modèle de Siegrist (Figure 2).

Le modèle du déséquilibre efforts-reconnaissance décrit également la notion

d’engagement excessif au travail. L’engagement excessif est une caractéristique

personnelle de l’individu qui se définit par une implication excessive envers son

travail et un besoin démesuré d’approbation [15]. L’hypothèse est à l’effet que ces

employés puissent s’exposer plus souvent à des situations de travail exigeantes et

qu’ils exagèrent leurs efforts par rapport à ce qui est formellement demandé [15, 17,

101]. Le fait de prendre en considération les caractéristiques personnelles d’un

individu est, selon Niedhammer et coll., 2000 [97], le principal avantage de ce

modèle d’évaluation des facteurs de risque psychosociaux au travail.

Selon les travaux de Siegrist [13, 15, 98], l’auteur de ce modèle, un travailleur est

particulièrement vulnérable au développement d’une pathologie lors d’une des trois

situations suivantes : présence seule d’un déséquilibre efforts-reconnaissance ou

d’une personnalité qui s’engage excessivement ou bien présence simultanée de ces

deux facteurs (Figure 2). En d’autres mots, la troisième situation implique que

l’engagement excessif modifie l’effet pathologique du déséquilibre efforts-

reconnaissance [15].

Aucune étude n’a analysé la problématique des TMS spécifiques aux travailleurs

utilisant un poste informatique avec le modèle du déséquilibre efforts-reconnaissance

de Siegrist. Des études transversales avec de petits échantillons et menées auprès de

populations de travailleurs autres que des utilisateurs de poste informatique, ont

toutefois conclu que le déséquilibre efforts-reconnaissance augmente la présence des

TMS à l’ensemble du corps [102] et que l’engagement excessif agit sur les TMS au

cou [14, 16, 103].

Au niveau des études prospectives, Stansfeld et coll., 1998 [104] ont, quant à eux,

réalisé une étude avec une cohorte de 10 308 cols blancs suivis pendant une période

15

15moyenne de 5,3 ans. La présence d’un déséquilibre efforts-reconnaissance mesuré au

début du suivi était significativement associée à un faible niveau de fonctionnement

physique, mental et social à la fin du suivi. Ces associations ont été observées autant

chez les hommes que chez les femmes et elles demeuraient significatives même

lorsque ajustées pour plusieurs facteurs confondants, dont la présence d’une

pathologie en début de suivi, la tendance à répondre négativement aux sondages et les

variables psychosociales du modèle de la tension au travail de Karasek.

Les revues systématiques récentes de van Vegchel et coll., 2005 [100] et de Tsutsumi

et coll., 2004 [99] sur le modèle du déséquilibre efforts-reconnaissance de Siegrist,

concluent que ce modèle est appuyé par de fortes évidences scientifiques dans les

domaines de la santé cardiovasculaire, de la santé mentale et des comportements de

dépendance. Ce modèle serait, selon ces auteurs, capable de distinguer les situations

de travail pathogènes ayant des effets néfastes sur la condition de santé des

travailleurs et ce, pour plusieurs types d’emploi [99, 100]. Bongers et coll., 2006 [17]

dans leur revue systématique des écrits sur les TMS au cou, aux épaules et aux

membres supérieurs au travail, mentionnent que le modèle du déséquilibre efforts-

reconnaissance de Siegrist a été associé au degré de bien-être psychologique dans 18

des 21 études sur le sujet. Enfin, Siegrist et coll., 2004 [15], ont aussi observé

l’efficacité de la variable du déséquilibre efforts-reconnaissance pour expliquer des

phénomènes de santé des travailleurs dans leur étude sur les qualités psychométriques

de l’évaluation. Ces auteurs ont observé que, suite à un regroupement de cinq

cohortes européennes (totalisant 18 943 travailleurs), 12 des 14 analyses appuyaient

l’association néfaste entre un déséquilibre efforts-reconnaissance et diverses mesures

de santé.

1.2.3-Facteurs de risque socio-démographiques et individuels

Une importante série de facteurs individuels et socio-démographiques a aussi été

étudiée quant aux liens existants avec la survenue, le maintien ou l’exacerbation des

TMS.

16

16Pour ce qui est du genre, une écrasante majorité d’études a observé l’effet modifiant

de ce facteur [10, 27, 44, 52, 62, 71, 75, 86, 105-108]. Tous sites anatomiques

confondus et en considérant les études prospectives seulement, les femmes ont une

augmentation significative du risque de TMS variant entre 1,6 et 2,3 par rapport aux

hommes [24, 47, 54, 109, 110]. Ces études concluent que les hommes et les femmes

devraient être considérés séparément dans l’analyse des incidences des TMS. Par

contre, cette importante différence de risque n’est pas clairement comprise et

plusieurs hypothèses sont avancées. En fait, les évidences scientifiques actuelles

montrent que les hommes et les femmes ont des expositions différentes aux facteurs

de risque du travail [8, 25, 36, 53, 111] et ce, même si le titre professionnel est

identique [112]. Leurs expositions en-dehors du travail, notamment au niveau de la

charge familiale, seraient différentes et expliqueraient une partie du phénomène [8,

34, 110]. Les différences anthropométriques pourraient aussi avoir un impact sur

l’ajustement du poste de travail [8, 53]. Le statut hormonal créé par la ménopause

pourrait peut-être avoir, selon Dionne, 1999 [28], un impact sur l’apparition des maux

de dos, mais ceci n’a pas été observé sur les TMS au cou par Gerr et coll., 2002

[109]. Finalement, les différences des construits sociaux, notamment pour ce qui est

de rapporter les situations de stress et les malaises physiques ou le recours aux

services de santé [8, 113], pourraient aussi expliquer la situation.

En ce qui concerne l’âge, plusieurs études prospectives au sujet des TMS des

travailleurs n’ont identifié aucune association avec l’âge des participants [24, 47, 52,

71, 77] alors que d’autres ont identifié des relations de nature variée [54, 105, 109,

110]. Une problématique importante dans la mesure de l’effet de l’âge sur les TMS

est le biais de sélection naturelle des candidats. Les participants les plus à risque ou

souffrant davantage de TMS auraient plus tendance à modifier leurs expositions au

travail laissant ainsi une cohorte peu à risque. Ceci peut possiblement expliquer que

certaines études, et encore plus celles avec un devis transversal, observent une

relation inverse entre l’âge et le risque de TMS [46, 68, 107, 114].

17

17La séniorité des travailleurs serait associée aux TMS de façon inconsistante, soit dans

9 études sur 22 selon la revue systématique des écrits de Malchaire et coll., 2001 [75].

Si l’on restreint les études à celles portant sur les travailleurs utilisant un poste

informatique, trois études ont observé une association positive avec les TMS au cou

et aux épaules [34, 68, 115] et deux études l’ont observée sur les TMS aux membres

supérieurs [49, 109]. Cependant, une relation inverse entre la séniorité et le risque de

TMS a été rapportée au niveau du cou [52] et du bas du dos [91, 114].

Pour ce qui est du statut marital, deux études ont observé l’effet délétère du veuvage

sur les risques liés à la survenue des TMS [23, 106]. En ce qui concerne la charge

domestique, le nombre d’enfant [38, 75, 106, 109] ou de personnes dépendantes [116]

semble associé à une augmentation du risque de TMS.

Les antécédents de TMS sont, selon plusieurs études [20, 70, 85, 105, 106, 109, 117,

118], d’importants facteurs de risque dans le développement futur de ce problème de

santé. Les antécédents de TMS constituent même le facteur le plus consistant et le

plus fortement associé dans certaines études prospectives auprès des travailleurs

utilisant un poste informatique [52, 62, 77].

Une blessure ou un accident antérieur au niveau de l’appareil locomoteur seraient

aussi des facteurs de risque pour le développement des TMS [47, 69, 103, 119, 120].

De plus, certaines conditions médicales, dont la douleur chronique [120, 121],

l’arthrite rhumatoïde et la spondylarthrite ankylosante, de par leur nature, engendrent

des TMS [122].

La présence de douleur à d’autres sites anatomiques semble fortement affecter la

présence de TMS au site étudié [23, 39, 62, 70, 106, 119, 121]. Des études ont

observé que de 50 à 75% des sujets rapportaient des symptômes à deux sites

anatomiques et plus [53, 55, 105, 121]. Malgré tout, les facteurs de risque concernant

la survenue, le maintien ou l’exacerbation des TMS sembleraient assez différents

18

18entre les sites pour justifier la pertinence de mener des analyses séparées [26, 68, 87,

108, 109, 112, 123]. Finalement, Sauter et Swanson, 1996 [124] ont proposés que la

présence de TMS à un autre site anatomique pourrait être un facteur intermédiaire

dans la chaîne causale reliant les facteurs de risque posturaux et psychosociaux aux

TMS.

Les évidences sur l’effet de la perception subjective de sa santé et de ses capacités

physiques sur la survenue des TMS sont partagées. Certaines études ont conclu que

ces facteurs sont de la plus grande importance [102, 125], quelque peu associés [85,

93, 107, 121] ou carrément non associés en analyses multivariées [77, 106, 119].

La satisfaction envers son travail est un autre facteur qui influencerait les TMS. Dans

deux revues systématiques des écrits [17, 75], l’insatisfaction au travail a été reliée à

une augmentation des symptômes au cou et aux épaules. Alors que pour les maux de

dos, ce sont les revues de Hoogendoorn et coll., 2000 [92] et de Davis et coll., 2000

[95] qui appuient l’importance de ce facteur. Selon ces études, ce facteur agirait

indépendamment des autres caractéristiques psychosociales du travail.

La dépression et la détresse psychologique, comprenant les symptômes de dépression

et de somatisation, sont des facteurs qui reçoivent aussi un appui scientifique

important dans leur relation avec l’augmentation des risque de TMS [17, 55, 75, 105,

108, 123, 126]. Ils auraient également des conséquences sur le statut fonctionnel des

travailleurs ayant des maux de dos selon un article de Leroux et coll. 2004 [127].

Aussi, la détresse psychologique est le meilleur prédicteur des limitations

fonctionnelles persistantes secondaires à une blessure au bas du dos selon deux études

prospectives [128, 129]. Ces résultats sont en partie appuyés par la récente revue

systématique de Bongers et coll., 2006 [17]. Dans cette étude, les symptômes de

dépression avaient un impact significatif sur la survenue des TMS au cou dans trois

des cinq études prospectives qui les ont considérés.

19

19Le vécu d’événements stressants dans les douze derniers mois aurait un impact sur la

prévalence des douleurs au cou et aux épaules des cols blancs [38]. Dans son rapport

sur la méthodologie de mesure de la santé mentale de l’enquête de Santé Québec,

Perreault [130] appuie l’importance de tenir compte du vécu d’événements

stressants :

« Certains chercheurs pensent que tout événement, heureux ou malheureux, qui entraîne un changement dans la vie de l’individu, est source de stress, donc de vulnérabilité. »

Les gens ayant une personnalité de type A, « souffrant d'hyperactivité, de sentiment

d'urgence, énervement facile » [sic][131], auraient un risque quelque peu augmenté

de développer des TMS [54, 75, 104] mais tel que conclu dans la revue systématique

de Bongers et coll., 2006, [17] encore trop peu d’études ont analysé ce facteur pour

que l’on puisse tirer des conclusions solides.

Les stratégies pour faire face aux stresseurs, le type de personnalité et le sentiment de

contrôle interne sont aussi des aspects non négligeables de la susceptibilité

individuelle et certaines études ont observé leur impact sur divers aspects de la santé

des travailleurs [132].

Parmi les facteurs reliés aux habitudes de vie, le tabagisme a été particulièrement

relié au risque de développer des TMS [38, 75, 85, 86, 93, 108, 110] et ce, même

lorsque les autres facteurs de risque reconnus sont contrôlés [85, 86]. Cependant, le

lien entre le tabagisme et les TMS ne fait pas l’unanimité et n’a pas été observé dans

certaines études [59, 106, 109, 116, 119, 133]. Goldberg et coll., 2000 dans leur revue

de littérature portant sur le lien entre le tabagisme et les maux de dos non spécifiques

ont relevé des associations positives dans 18 des 28 études chez les hommes et dans

18 des 20 études chez les femmes. De plus, ces auteurs ont soulevé la notion

intéressante que, dans le cas du tabagisme, le critère de temporalité serait

possiblement toujours respecté puisqu’il y a peu de chance que les sujets débutent

une consommation de tabac suite au développement de maux de dos. Cet aspect a

comme avantage de rendre les résultats des études transversales plus valides. Par

20

20contre, les auteurs ne pouvaient se prononcer sur la possibilité que la présence des

maux de dos augmente la consommation de cigarettes.

Les évidences concernant les autres habitudes de vie tendent fortement vers une non

association avec les TMS. Ainsi, la consommation d’alcool [55, 60, 106], l’activité

physique ou la relaxation [36, 44, 47, 55, 60, 103, 116, 119, 133], l’indice de masse

corporelle (IMC) [36, 38, 44, 47, 54, 75, 103, 106, 116, 119, 133] et les hobbies [38,

75] ne sont pas associés avec les TMS au cou, aux épaules, au bas du dos et aux

membres supérieurs. Malchaire et coll., 2001 [75] ont même suggéré que la quantité

d’évidences actuelles est assez grande pour que l’IMC et les hobbies ne fassent plus

partie des facteurs de risque étudiés dans la problématiques des TMS. Cependant,

Cagnie et coll., 2007 [59] ont observé un effet préventif de l’activité physique sur la

prévalence des TMS au cou des travailleurs utilisant un poste informatique. Par

contre, à cause de la nature transversale de leur étude, l’effet étiologique de l’activité

physique sur la survenue des TMS ne peut pas être estimé; des études prospectives

sont nécessaires pour tenter d’élucider des associations causales sur ce point.

Les femmes enceintes auraient également un risque accrû de développer des TMS.

Comme mentionné dans la revue de littérature de Borg-Stein et coll., 2005 sur les

aspect musculosquelettiques de la grossesse [134], presque toutes les femmes

enceintes expérimentent des inconforts musculosquelettiques et pour 25% d’entre

elles ces TMS entraîneront des conséquences sur leur fonctionnement dans leur

activités. Les aspects biomécaniques (lordose du dos) et hormonaux (œdème aux

membres supérieurs) de la grossesse peuvent avoir un impact sur la susceptibilité de

ces femmes aux facteurs de risque posturaux du travail au poste informatique.

Un statut socio-économique (SSE) faible compte également parmi les facteurs de

risque des TMS. Plusieurs facteurs servent à décrire le SSE; parmi les marqueurs les

plus utilisés, notons la scolarité, la catégorie d’emploi et le salaire. Selon une revue

systématique des écrits de Dionne et coll., 2001 [135], une faible scolarité est

appuyée de façon robuste par les études de 1966 à 2000 comme un facteur

21

21augmentant la prévalence des maux de dos. La même observation est faite pour les

TMS au cou et aux épaules dans l’étude prospective de Östergen et coll., 2005 [23] et

dans l’étude transversale de Leroux et coll., 2006 [38]. De plus, la scolarité est la

mesure du statut socio-économique la plus utile lors de devis transversaux, puisque le

critère de temporalité est respecté. La catégorie d’emploi a démontré des liens

intéressants en ce que plusieurs études ont appuyé le fait que les travailleurs occupant

différents types d’emploi avaient des risques différents de souffrir de TMS [27, 71,

102] et ce, même pour des emplois ayant tous en commun une utilisation de poste

informatique [40, 136]. Il semblerait, d’après ces observations, que les emplois ayant

des facteurs de risque physiques élevés et/ou un bas niveau hiérarchique sont

particulièrement susceptibles aux TMS [23, 38, 82, 85]. Par contre, la catégorie

d’emploi a le désavantage d’être fortement corrélée avec les niveaux d’exposition

posturaux et psychosociaux au travail. Finalement, le salaire semble peu utilisé pour

rendre compte du SSE des sujets et il n’était pas associé aux douleurs au cou dans

l’étude de la population de la Saskatchewan de Côté et coll., 2000 [119]. Lors des

analyses, il est d’usage courant de n’utiliser qu’un seul marqueur du SSE, de façon à

éviter les problèmes de multicollinéarité et de surajustement [23].

1.3-Interaction entre les facteurs de risque posturaux et psychosociaux sur la survenue de TMS

Cette section se veut un résumé des évidences scientifiques disponibles sur

l’interaction entre les facteurs de risque posturaux et psychosociaux au travail en lien

avec les TMS. Parfois le terme facteurs de risque physiques sera utilisé lorsque les

facteurs de risque mesurés dans l’étude ne concernent pas seulement des

caractéristiques posturales de leur travail.

Premièrement, une étude prospective de Wahlström et coll. (2004) [24], mesurant la

survenue à un an des douleurs au cou auprès de 1 283 travailleurs utilisant un poste

informatique, a identifié une interaction entre des facteurs de risque physiques

(mouvements répétitifs et manipulations fines) et des facteurs de risque

22

22psychosociaux évalués selon le modèle de la tension au travail de Karasek. Toutefois,

cette cohorte se composait de 50% d’individus ayant des douleurs au cou au début de

l’étude et ceci n’a pas été considéré dans les analyses multivariées. Ce dernier point

est une faiblesse importante puisque la littérature actuelle met en évidence que la

présence de douleurs musculosquelettiques est un facteur de risque majeur de la

récurrence des TMS [77]. De plus, le temps d’exposition au travail au poste

informatique n’a pas été considéré dans les analyses alors que cela représente aussi

un facteur de risque important pour ce type d’emploi. Ces deux faiblesses

méthodologiques menacent la validité des résultats de cette étude. D’autres études

sont nécessaires pour confirmer l’effet d’interaction entre les facteurs de risque

posturaux et psychosociaux sur la survenue des TMS chez les travailleurs utilisant un

poste informatique.

Une étude prospective d’Östergen et coll. (2005) [23] a observé, chez les femmes

seulement, une interaction entre les facteurs de risque physiques et psychosociaux du

travail sur la proportion d’incidence des douleurs au cou [23]. Bien que bénéficiant

d’une méthodologie rigoureuse, sa population de 4 919 travailleurs hommes et

femmes occupait divers types d’emplois pas nécessairement reliés au travail à un

poste informatique. Aussi, la mesure des facteurs de risque physiques n’était pas

applicable aux travailleurs utilisant un poste informatique. Cela appuie la pertinence

d’évaluer si une telle association existe chez les travailleurs utilisant un poste

informatique en analysant des facteurs de risque posturaux plus spécifiques.

Dans une étude transversale de Devereux et coll. (1999) [20], une interaction entre les

facteurs de risque physiques et psychosociaux a été mise en évidence quant à la

prévalence des douleurs dorsales. Les auteurs ont classé 638 individus en quatre

catégories bien définies selon la charge physique du travail (élevée ou faible) et les

facteurs de risque psychosociaux (élevés ou faibles). Ils ont comparé la prévalence

des maux de dos rapportés par les individus dans chacune des catégories. Ils ont

observé que l’augmentation de la prévalence des TMS associée à la présence

simultanée de ces deux facteurs ne s’expliquait pas par la simple addition des

23

23prévalences observées lors de l’exposition à chacun de ces facteurs considérés

isolément. De plus, cet effet a été observé malgré le fait que la définition du groupe

de référence a probablement contribué à sous-estimer l’association. En fait, ce groupe

comportait une proportion élevée de gens accomplissant un travail au poste

informatique avec posture statique et ayant une prévalence de maux de dos de 40 à

44%. Les auteurs mentionnent l’importance que des recherches futures s’attardent à

expliquer l’interaction entre les postures statiques du travail au poste informatique et

les facteurs de risque psychosociaux.

Dans un autre article publié en 2002, Devereux et coll. [21] présentaient les résultats

pour les douleurs aux membres supérieurs et au cou pour cette même cohorte

transversale. Ils ont observé un effet d’interaction entre les facteurs de risque

physiques et psychosociaux au travail pour les douleurs aux membres supérieurs,

mais pas pour les douleurs au cou. Les auteurs expliquent cette absence d’interaction

pour le site du cou par leur choix de groupe de référence que nous avons explicité au

paragraphe précédent. Il est aussi important de mentionner que parmi les études

d’interaction entre les facteurs de risque physiques et psychosociaux, cette étude est

la seule à avoir calculé des intervalles de confiance sur leurs indices de mesure de

l’interaction.

Finalement, une étude transversale de Huang et coll., 2003 [22] réalisée auprès d’un

groupe de 289 militaires des forces navales américaines n’a pas observé d’excès de

risque dû à l’interaction entre les facteurs de risque physiques et les aspects

organisationnels du travail sur les TMS. Encore une fois, les facteurs de risque

physiques dans cette étude étaient très différents de ceux expérimentés dans un travail

au poste informatique et les auteurs n’ont pas utilisé une méthodologie appropriée

pour leur calculs de l’interaction [137]. Notre propre calcul de la présence

d’interaction à partir des résultats présentés dans cet article a montré qu’il y avait

présence d’interaction entre les expositions biomécaniques et la pression au travail

sur les TMS au bas du dos et aux membres supérieurs. Finalement, il est pertinent de

24

24mentionner que la taille d’échantillon de cette étude était probablement trop petite

pour obtenir une puissance statistique adéquate [138].

D’autres études ont aussi analysé l’effet d’interaction entre les facteurs de risque

physiques et psychosociaux au travail mais en prenant des composantes précises de

chacun de ces facteurs de risque. C’est le cas de Thorbjörnsson et coll., 2000 qui,

dans leur étude cas-cohorte rétrospective ont observé une interaction entre

l’exposition aux vibrations et une faible latitude décisionnelle chez les femmes sur les

TMS au bas du dos. Chez les hommes, des interactions ont été observées entre les

heures supplémentaires et un faible soutien social et entre le travail sédentaire et un

faible soutien social [88].

Une étude transversale de Hanse, 2002 [37] effectuée auprès de 201 cols blancs a

observé une interaction entre une durée de travail au poste informatique de quatre

heures et plus par jour et la satisfaction envers son travail sur le risque de TMS aux

épaules. Par contre, un effet d’interaction étrange a aussi été observé entre le temps

de travail au poste informatique et une grande possibilité d’utiliser ses habiletés. Il est

ici important de noter que le devis transversal, le fait que les auteurs ont utilisé un

petit échantillon et qu’ils n’ont pas contrôlé pour les facteurs de risque individuels ont

pu contribuer à l’apparition de résultats aberrants.

Une étude effectuée auprès d’une population suédoise de 22 180 sujets réalisée par

Linton, 1990 [60] a analysé le risque de TMS au cou et au dos lors de la présence

simultanée de facteurs psychosociaux délétères et chacun des facteurs de risque

physiques suivant : le travail répétitif, le soulèvement de charges et les postures

inconfortables. Même si le risque lors de la présence simultanée des deux facteurs a

été généralement plus grand que lors de la présence d’un seul facteur, l’auteur n’a pas

utilisé d’indice pouvant calculer la présence d’interaction dans le modèle additif. Il ne

nous a pas été possible de le faire à partir des données de l’article.

25

25Une étude cas-témoins de Tornqvist et coll., 2001 [25] conduite auprès de 392 cas et

1 511 témoins, a analysé l’interaction entre certains facteurs sur le risque de consulter

un professionnel pour TMS au cou et aux épaules. La seule interaction, parmi les cinq

relations analysées, qui est ressortie significative dans cette population de travailleurs

est, chez les femmes, celle entre la durée de travail au poste informatique et la tension

au travail telle que mesurée avec l’échelle de Karasek. Même si la définition de la

variable dépendante de cette étude (la consultation médicale) entraîne une sélection

des TMS assez sévères, ces résultats supportent tout de même la pertinence d’évaluer

la présence d’interaction.

Finalement, une étude transversale effectuée chez 150 employés utilisant un poste

informatique réalisée par Faucett et Rempel, 1994 [65] a montré une interaction

significative entre la latitude décisionnelle et la hauteur du clavier sur la prévalence

des TMS aux membres supérieurs et au haut du corps. Il faut cependant noter le petit

échantillon de cette étude et le fait que l’analyse n’ait pas été stratifiée pour le genre.

Notons aussi que certains auteurs ont observé des interactions entre certains facteurs

de risque posturaux entre eux. van den Heuvel et coll., 2006 [64], par exemple, ont

observé une interaction entre le temps de travail au poste informatique et une posture

du cou en extension. Bergqvist et coll., 1995 [46] ont également observé une

interaction entre peu de pauses et la non utilisation des appui-bras. Puis, Bergqvist et

coll., 1995 [50], dans un autre article, ont observé une interaction entre la tâche

d’entrée de données et peu de pauses.

1.4 Synthèse des connaissances

L’étude de l’interaction entre les facteurs de risque posturaux et psychosociaux

semble être pertinente pour plusieurs raisons. D’abord les facteurs de risque

posturaux et psychosociaux coexistent souvent au travail. Ensuite, les résultats des

études antérieures n’ont montré qu’un effet modeste lors de l’analyse de chacun de

ces facteurs de risque pris isolément [17]. Alors, face aux fortes prévalences et

26

26incidences des TMS chez les travailleurs, il y a lieu de s’interroger sur la présence

d’un effet d’interaction entre ces facteurs de risque.

À notre connaissance, seulement sept études se sont intéressées à l’effet d’interaction

entre les facteurs de risque physiques et psychosociaux du travail [20-25, 60]. Les

résultats de ces études sont parfois contradictoires ou peu significatifs du fait qu’elles

comparaient le travail au poste informatique à d’autres types d’emploi ayant des

facteurs de risque posturaux très différents [17, 21]. De plus, ces étude n’utilisaient

pas toujours une méthodologie appropriée pour évaluer la présence d’interaction

[137] et étaient souvent de nature transversale et/ou avec de petits échantillons. Une

seule de ces études a adressé l’effet d’interaction entre les facteurs de risque du

travail au poste informatique et les variables du modèle de la tension au travail de

Karasek. Finalement, aucune étude ne s’est intéressée à la présence d’interaction

entre les variables du modèle du déséquilibre efforts-reconnaissance de Siegrist et les

facteurs de risque posturaux des utilisateurs de poste informatique en lien avec les

TMS. Des recherches additionnelles, comblant ces lacunes, sont donc nécessaires.

Pour terminer, citons un passage du manuel de statistique en épidémiologie de

Bernard et Lapointe, 1987, qui exprime bien l’objectif poursuivi lors de l’étude de

l’interaction :

‘’L’étude de l’interaction répond à deux préoccupations. D’une part, elle participe à l’élaboration de modèles qui essaient de décrire le mieux possible les processus étiologiques d’une maladie. D’autre part, elle vise à mesurer tant l’impact des facteurs sur la santé d’une population que l’évaluation des interventions en santé communautaire.’’ [139]

27

271.5-Objectif:

Chez des travailleurs utilisant un poste informatique :

1- Évaluer la présence d’un effet d’interaction entre les facteurs de risque posturaux

et psychosociaux sur la proportion d’incidence des TMS aux sites du cou et des

épaules, du bas du dos, et des membres supérieurs.

Chapitre II-Méthodologie

2.1 Type d’étude

La présente étude est une analyse de données secondaires provenant d’une étude en

cours auprès d’une cohorte prospective de 2 431 cols blancs de la région de Québec.

Cette étude plus vaste a pour objectif global d’évaluer les effets d’une intervention

préventive sur la santé cardiovasculaire, mentale et musculosquelettique [140]. Les

participants ont été suivis en moyenne pendant trois ans. Ils ont été rencontrés et ont

rempli leur questionnaire en milieu de travail. L’exposition aux facteurs de risque

posturaux et psychosociaux du travail de chaque participant et aux facteurs socio-

démographiques et individuels a été évaluée à deux reprises, soit au moment de

l’entrée dans l’étude, puis au suivi à trois ans. Les variables dépendantes de cette

étude, soit la présence de TMS au cou et aux épaules, au bas dos et aux membres

supérieurs, ont été mesurées au suivi à trois ans.

2.2 Population

La population de cette étude était constituée de l’ensemble des cols blancs employés

par trois entreprises des services publics d’assurance de la région de Québec. Les

professions des participants couvraient l’ensemble des catégories d’emploi des cols

blancs (Annexe A). Les participants ont rapporté des expositions couvrant l’ensemble

du spectre d’exposition des facteurs de risque posturaux et psychosociaux. La Figure

5 détaille le nombre de participants aux différentes étapes de recrutement,

d’application des critères d’inclusion et d’exclusion ainsi que des sujets perdus au

suivi.

Les critères d’inclusion dans l’étude étaient : 1) être employé dans une des trois

entreprises depuis au moins un an, 2) être âgé de 60 ans ou moins (afin de réduire les

perdus au suivi pour cause de retraite), 3) travailler au moins 25 heures par semaine

29

29aux mesures de départ et de suivi, 4) lors de la mesure de suivi, être à la retraite ou

sans emploi depuis au maximum 60 jours.

Les critères d’exclusion suivants ont été appliqués pour les analyses de la cohorte à

partir du début du suivi. Les participants rapportant, au départ, avoir eu des TMS

dans les six derniers mois au site analysé et pour lesquels un déficit fonctionnel dans

une des trois sphères d’activité (professionnelle, domestique ou de loisir) a été

expérimenté ont été exclus. Les participants rapportant un diagnostic médical

d’arthrite rhumatoïde ou de spondylarthrite ankylosante ou rapportant avoir eu, au

cours de leur vie, une blessure musculosquelettique aux sites évalués ont également

été exclus. Tel que mentionné dans notre revue de la littérature, ces conditions

médicales particulières et la présence de symptômes musculosquelettiques antérieurs

semblent prédictives du développement de TMS futurs [119, 120] et ce,

indépendamment de la présence des facteurs de risque posturaux et psychosociaux au

travail [69]. De plus, quelques auteurs ont émis la possibilité que les personnes

présentant ces conditions ont, face aux expositions du travail, une perception

différente de celle des participants sains [141]. L’exclusion de ces personnes lors des

analyses visait à diminuer le risque d’introduire ces sources de confusion dans nos

résultats. Finalement, les femmes enceintes ont été exclues au début du suivi tel

qu’effectué dans les devis de certaines études [34, 43, 48, 142].

2.3 Collecte des données

La collecte des données a été effectuée à l’aide d’un questionnaire auto-administré

complété en milieu de travail. L’employeur a accepté que le questionnaire soit

complété pendant les heures de travail. La taille et le poids des participants ont été

mesurés par le personnel de recherche. Deux mesures ont été prises, soit au début de

l’étude et au suivi. L’ensemble des variables a été recueilli par ce questionnaire lors

de chacune des deux mesures. La survenue des TMS au cou et aux épaules, au bas du

dos et aux membres supérieurs constituait les variables dépendantes de l’étude. Les

variables indépendantes étaient l’exposition aux facteurs de risque posturaux et

30

30psychosociaux. Plusieurs covariables qui, selon la littérature, ont un lien avec la

survenue des TMS, ont également été évaluées par le questionnaire.

2.3.1 Variables indépendantes

Facteurs de risque posturaux

Tout d’abord, un critère de temps d’exposition au travail au poste informatique de

quatre heures et plus par jour était requis pour poursuivre la collecte d’information

sur les autres facteurs de risque posturaux. Ce seuil de quatre heures travail au poste

informatique par jour a été fréquemment utilisé dans la littérature [25, 37, 40-43]. Les

participants rapportant une exposition de moins de quatre heures par jour ont été

classés dans le groupe faiblement exposé aux facteurs de risque posturaux. Pour les

participants rapportant quatre heures et plus, sept facteurs de risque posturaux

concernant la posture et l’emplacement de l’équipement du poste de travail

informatique ont été mesurés.

Le questionnaire nous a permis d’obtenir l’information concernant la présence des

facteurs de risque posturaux. Les sept facteurs de risque posturaux considérés

étaient : une posture assise statique (assis avec peu de déplacements), pas de prise de

pauses régulières autre que l’heure d’un repas, une hauteur inadéquate de l’écran

(déterminée par rapport à la hauteur de la ligne de vision et selon un ajustement pour

le port de lentilles bifocales), une hauteur inadéquate du clavier (déterminée par

rapport à la hauteur des coudes), la nécessité d’effectuer des rotations de la tête

lorsque l’écran n’est pas positionné en face du sujet, et la non utilisation de supports

aux membres supérieurs lors du travail au clavier et à la souris.

Des termes simples et des pictogrammes ont été utilisés de façon à faciliter la

compréhension des participants et ainsi améliorer la fiabilité et la validité des mesures

de ces facteurs de risque [141].

31

31Un score d’un point a généralement été attribué lors de la présence d’un de ces

facteurs de risque. Cependant, pour les facteurs de risque dus à l’absence des appuis-

bras à l’utilisation du clavier et de la souris, nous avons attribué 0,5 point à chacun

puisque ces deux items sont regroupés dans d’autres études [45, 52] et qu’ils nous

apparaissaient ne constituer qu’un seul facteur de risque (Annexe B).

Une somme d’exposition aux facteurs de risque posturaux a été calculée pour chacun

des participants. Un seuil pour cette somme d’exposition a été déterminé à 2,5. Cette

valeur était très près de la médiane de la distribution de notre population d’étude et

était semblable au regroupement qui a été effectué dans d’autres études [35, 49]. Ce

seuil d’exposition a servi à classer les participants dans les catégories faiblement ou

fortement exposées aux facteurs de risque posturaux. Les participants se situant sous

le seuil de 2,5 ont été regroupés avec les participants n’ayant pas quatre heures de

travail au poste informatique par jour pour créer le groupe faiblement exposé. Les

participants ayant une exposition de 2,5 et plus aux facteurs de risque posturaux ont

été classés dans le groupe des participants fortement exposés.

Les participants ayant une seule valeur manquante à l’un des sept items composant

les facteurs de risque posturaux ont été inclus dans l’étude, cela représentait 2,5% de

la cohorte. Les participants ayant plus d’une valeur manquante (0,36%) ont été exclus

de l’étude. Étant donnée le peu d’items de cette échelle, il aurait été risqué

d’introduire une confusion considérable par le fait d’inclure des participants ayant

davantage de données manquantes.

Facteurs de risque psychosociaux

Les facteurs de risque psychosociaux ont été évalués en deux volets et de façon à

respecter la théorie et les variables propres à chacun des deux modèles utilisés.

Pour le modèle de la tension au travail de Karasek, la demande psychologique et la

latitude décisionnelle au travail ont été mesurées par la version française du Job

Content Questionnaire de Karasek [143]. Les qualités psychométriques de cette

32

32version francophone ont été validées dans l’étude de Larocque et coll. (1998). Cette

étude, réalisée auprès de 8 263 cols blancs de la région de Québec, a observé des

indices de cohérence interne (alpha de Cronbach) de 0,73 et plus pour les échelles des

demandes psychologiques et de latitude décisionnelle. De plus, cette étude a observé

une stabilité temporelle satisfaisante en obtenant des corrélations de Pearson sur un

an de 0,65 et de 0,73 pour la demande psychologique et pour la latitude décisionnelle,

respectivement. Une autre étude portant sur les qualités psychométriques de la

version française du Job Content Questionnaire, celle-ci auprès de 1 110 cols blancs

et bleus de la région de Québec [111], en plus d’appuyer la cohérence interne de

l’instrument, a démontré sa validité discriminante.

Les demandes psychologiques ont été mesurées par neuf items avec une échelle de

réponse de type Likert à quatre niveaux. Les résultats possibles à cette échelle

variaient entre 9 et 36 (Annexe C). Un résultat élevé signale des demandes

psychologiques élevées. Un point de césure à 24 et plus a été utilisé pour catégoriser

les participants ayant de fortes demandes psychologiques. Ce seuil a été choisi parce

qu’il reflète l’exposition médiane de la population québécoise aux demandes

psychologiques au travail selon une étude de Santé Québec [144]. La division par la

médiane est ce qui serait le plus utilisé pour départir les niveaux d’exposition selon

Larocque et coll., 1998 [111].

La latitude décisionnelle a été mesurée par une échelle à neuf items ayant quatre

niveaux de réponse provenant également de la version française du Job Content

Questionnaire de Karasek [143]. Cette échelle comporte six items mesurant

l’utilisation et le développement de ses compétences et trois items mesurant

l’autonomie dans l’exécution des tâches. Le calcul des résultats pour cette échelle a

été effectué à l’aide d’un algorithme spécifique (Annexe C) et l’étendue des résultats

se situe entre 24 et 96. Le nombre inférieur représente la plus faible latitude possible

au travail. Toujours en s’appuyant sur la médiane de la distribution de la population

québécoise [144], le seuil pour une latitude décisionnelle faible a été établi à 72 ou

moins.

33

33Ensuite, une catégorisation par quadrant a permis de classifier les participants selon

leurs niveaux respectifs d’exposition aux demandes psychologiques et à la latitude

décisionnelle (Figure 1). Les participants exposés à la fois à des demandes

psychologiques élevées et à une faible latitude décisionnelle ont été classés dans le

quadrant nommée « forte tension» au travail. Les participants exposés à toute autre

combinaison de niveaux d’exposition, et classés dans un des trois autres quadrants,

ont été considérés comme faiblement exposés aux tensions au travail dans nos

analyses. Cette catégorisation par quadrant de la tension au travail, en plus d’être

recommandée par les auteurs du modèle [11], a aussi été appuyée par Landsbergis et

coll., 1994 dans son étude sur les différentes formulations des variables du modèle de

Karasek [89].

Le soutien social au travail a été mesuré par la somme des réponses à 11 questions

ayant 4 choix de réponses. L’étendue de cette somme variait entre 11 et 44 points

(Annexe C). Le soutien social a été dichotomisé à la médiane de la distribution des

résultats de la population québécoise, soit à 34 [144]. Les participants ayant un

résultat de 34 et moins ont été classés parmi le groupe ayant un faible soutien social

au travail. L’effet modifiant potentiel du soutien social sur l’association entre la

tension au travail et la survenue de TMS a été évaluée.

Pour le modèle du déséquilibre efforts-reconnaissance de Siegrist, les efforts

extrinsèques ont été mesurés par quatre questions. Deux questions provenaient du

questionnaire original de Siegrist et deux autres avaient une formulation proche de

celle des items originaux. L’échelle de réponse était de type Likert à quatre niveaux,

variant de fortement d’accord à fortement en désaccord. L’étendue variait entre 4 et

16 (Annexe C), un résultat de 16 indiquant le maximum possible d’efforts

extrinsèques rapportés au travail.

La reconnaissance au travail a été mesurée par les 11 items de l’échelle originale

recommandée par Siegrist [15]. Les qualités psychométriques (la cohérence interne et

la validité discriminante) de la version française de cette échelle ont été évaluées et

34

34jugées satisfaisantes par Niedhammer et coll., 2000 [97]. La reconnaissance au travail

couvrait trois aspects, tel que postulé par le modèle, soit : l’estime des collègues et

des supérieurs (cinq items), les possibilités d’avancement et le salaire (quatre items)

et la sécurité d’emploi (deux items). Les réponses étaient encore ici à 4 niveaux et

l’étendue de la somme variait entre 11 et 44. Un résultat élevé indiquait une forte

reconnaissance perçue. Les résultats de cette échelle ont été multipliés par un facteur

de correction afin de rendre leur poids proportionnel à celui de l’échelle des efforts

extrinsèques (Annexe C).

À partir des résultats à ces deux échelles, un ratio a été calculé en divisant la somme

des efforts extrinsèques par la somme de la reconnaissance avec facteur de correction

(Annexe C). Ce calcul, suggéré par l’auteur du modèle [15], a permis de détecter les

situations où un déséquilibre entre les efforts et la reconnaissance était présent et

menaçait la santé des travailleurs. Un ratio plus élevé que 1 signifiait la présence d’un

tel déséquilibre. Aussi, les analyses ont été effectuées par dichotomisation de ce ratio,

les participants ayant un ratio >1 ont été classés dans le groupe fortement exposé et

les participants ayant un ratio ≤1, parmi le groupe faiblement exposé.

Tel que recommandé par l’auteur du modèle [15], l’engagement excessif, a été

mesuré par la version courte à six items. Une analyse factorielle a appuyé l’utilisation

de ces six items pour la mesure de l’engagement excessif [97]. Cette même étude a

appuyé la validité de la version française de cette échelle [97]. Parmi ces six items,

cinq mesuraient l’incapacité à s’éloigner du travail et un item mesurait l’impatience et

l’irritabilité disproportionnée. L’engagement excessif a été défini par le tertile

supérieur de la distribution des résultats de nos participants, tel qu’effectué par la

majorité des études dans ce domaine [15, 97, 99, 145]. Toujours selon la théorie du

modèle, l’effet modifiant de l’engagement excessif sur l’association entre le

déséquilibre efforts-reconnaissance et la survenue des TMS a été évalué.

Mis à part deux exceptions, lorsqu’il y avait deux valeurs manquantes ou moins dans

les échelles mesurant les variables des modèles de Karasek et de Siegrist, la valeur

35

35moyenne provenant des réponses du sujet à cette échelle a été imputée pour permettre

le calcul des résultats globaux de ces échelles. Les exceptions concernaient les

échelles des efforts extrinsèques et de l’engagement excessif du modèle du

déséquilibre efforts-reconnaissance de Siegrist pour lesquelles l’imputation avait lieu

seulement lorsqu’une seule valeur était manquante. L’imputation par la moyenne a

ainsi été effectuée pour les variables du modèle de la tension au travail de Karasek

pour 0,42% des participants pour l’échelle des demandes psychologiques, 0,65% des

participants pour l’échelle de la latitude décisionnelle et 1,25% des participants pour

l’échelle du soutien social. Pour les variables du modèle du déséquilibre efforts-

reconnaissance de Siegrist, l’imputation a touché 0,48% des participants pour

l’échelle des efforts extrinsèques, 1,9% des participants pour l’échelle de

reconnaissance et 0,24% des participants pour l’échelle de l’engagement excessif.

2.3.2 Variables dépendantes

TMS

Des questions portant sur les symptômes de douleur musculosquelettique ont été

utilisées pour mesurer la présence des TMS, tel que suggéré dans l’étude de Perreault

et coll., 2008 [146]. Cette étude a observé que l’accord entre les symptômes auto-

rapportés de douleur musculosquelettique au cou et aux épaules et un examen

physique médical était adéquat pour permettre l’utilisation des données auto-

rapportées pour les TMS. En fait, dans cette étude de Perreault et coll., 2008 [146], on

a remarqué que les participants avaient tendance à sous-déclarer leurs symptômes.

Deux définitions de cas de TMS ont été utilisées afin de pouvoir réaliser des analyses

de sensibilité et ainsi appuyer la validité de nos observations. Puisque les définitions

de cas de TMS sont très variées dans la littérature, plusieurs chercheurs optent aussi

pour l’utilisation de plusieurs définitions [39, 44, 47, 51, 54, 69, 85, 88, 114, 147].

La première définition comprend les douleurs ressenties pendant 3 jours ou plus

durant les 7 derniers jours avec une intensité de 5/10 et plus sur une échelle visuelle

36

36analogue. L’utilisation de cette définition a permis d’obtenir une mesure des TMS le

plus possible exempte de biais de rappel [29]. En fait, ce temps de rappel court

améliore la qualité de la description des TMS. Une telle mesure aurait aussi

l’avantage d’être possiblement plus fortement reliée aux exigences réelles du travail

[20]. Les résultats, la discussion et la conclusion suite aux analyses avec cette

définition de TMS sont rapportés à l’annexe E.

La deuxième définition de cas de TMS était la présence de douleur dans les six

derniers mois entraînant un déficit fonctionnel dans l’une ou l’autre des trois sphères

d’activité (professionnelle, domestique ou de loisirs). Un temps de rappel de six mois

a aussi été utilisé dans d’autres études [35, 36, 119, 148] et cela correspond au temps

de rappel disponible dans les données de notre cohorte. L’utilisation du critère de

déficit fonctionnel dans les activités professionnelles, domestiques et de loisirs a eu

l’avantage de permettre d’identifier les TMS ayant un impact significatif sur la

qualité de vie des participants et est en accord avec l’approche évaluative des TMS

proposée par Kuorinka et coll., 1987 avec le Standardised Nordic questionnaire [33].

Les résultats, la discussion et la conclusion des analyses faites avec cette définition de

TMS sont rapportés dans les manuscrits 1 et 2 des chapitres III et IV, respectivement.

Les TMS ont été analysés selon trois sites anatomiques, soit 1) le cou et les épaules,

2) le bas du dos et 3) les membres supérieurs. Le choix méthodologique de regrouper

les régions du cou et des épaules a été basé sur différents aspects. Premièrement, au

niveau anatomique, le cou et les épaules partagent l’origine ou l’insertion de plusieurs

groupes musculaires tels que le trapèze et les scalènes. Deuxièmement, plusieurs

études ont également choisi ce regroupement anatomique [10, 35, 36, 38, 45, 53, 84,

86, 103, 105, 133] ce qui facilite les comparaisons. Finalement, selon une étude de

Palmer et coll., 2001 [39], les participants rapportant des TMS au cou ont une

prévalence environ six fois supérieure de TMS aux épaules. Dans un même ordre

d’idées, les membres supérieurs regroupaient quant à eux les symptômes aux coudes,

aux poignets et aux mains. Ce regroupement a été choisi selon un raisonnement

similaire à celui exposé pour le cou et les épaules. En effet, ces sites anatomiques

37

37partagent plusieurs groupes musculaires et sont couramment analysés de cette façon

dans la littérature [10, 36, 64, 109].

2.3.3 Variables socio-démographiques et individuelles

Plusieurs variables potentiellement confondantes et intermédiaires ont été mesurées

par le questionnaire lors des mesures initiale et de suivi. Les variables socio-

démographiques mesurées étaient le sexe, l’âge, la scolarité, le type d’emploi, la

séniorité au travail, le statut marital et pour les femmes, le statut hormonal

(ménopausée oui ou non). Les antécédents médicaux, de blessures ou de douleurs

musculosquelettiques ont aussi été obtenus par questionnaire (question ouverte sur

l’histoire d’accidents et de blessures et questions avec choix de réponse pour les

conditions d’arthrite rhumatoïde et de spondylite). La détresse psychologique a été

évaluée à l’aide de la version française du Psychiatric Symptom Index (PSI) de 14

items validée par Préville coll., 1992 [149]. Le quintile supérieur de la distribution de

la population québécoise (≥26,19) [144] a servi de seuil pour identifier les

participants ayant une forte détresse psychologique, tel que recommandé dans

l’application de cette échelle [130]. La perception générale de sa santé, le tabagisme

et l’activité physique ont été mesurés par des questions similaires au questionnaire de

Santé Québec sur les habitudes de vie et la santé 1998 [144]. La charge domestique a

été mesurée par le nombre d’enfant vivant à temps plein avec le sujet (0, 1, ou ≥2

enfants). La variable d’IMC a été calculée à partir des mesures directes de poids et de

taille (<27, ≥27 kg/m² pour définir les catégories de masse corporelle). Finalement,

une variable tenant compte de la présence de TMS aux autres sites au début du suivi

et a été utilisée. La définition des TMS était la présence de symptômes dans les six

derniers mois pour lesquels le sujet rapportait avoir eu une limitation dans l’une des

trois sphères d’activités (professionnelle, domestique ou de loisir). Les sujets ayant

des valeurs manquantes pour les variables individuelles et socio-démographiques ont

été exclus des analyses multivariées.

38

382.4 Analyses statistiques

Dans un premier temps, les valeurs extrêmes et aberrantes dans la banque de données

ont été identifiées et vérifiées. La banque de données a été nettoyée et les valeurs

manquantes ont été identifiées et traitées selon le plan exposé ci-haut dans la

description des différentes variables.

Ensuite, des analyses descriptives de notre cohorte ont été effectuées. Ces analyses

descriptives ont été compilées autant pour ceux qui ont participé à la totalité du suivi

que pour ceux qui ont refusé de participer et pour les sujets perdus au suivi. Des

comparaisons entre les participants de l’étude et ceux ayant refusé de participer, puis

entre les participants de l’étude et ceux ayant été perdus au suivi ont été réalisées. Le

test de Student a été utilisé pour la comparaison de moyennes et le test du Chi-carré

pour la comparaison de proportions. Ces analyses ont permis d’évaluer la présence

éventuelle d’un biais de sélection.

Un alpha de Cronbach a été calculé pour l’échelle des facteurs de risque posturaux

afin d’évaluer si ces items avaient une bonne cohérence interne. Puisque notre échelle

d’évaluation posturale ne provient pas d’une échelle validée auparavant, un alpha de

Cronbach nous a permis de juger du degré d’homogénéité des items reliés au poste

informatique. Les résultats de cette analyse sont rapportés à l’annexe D.

Les proportions d’incidence des TMS dans les sept derniers jours et dans les six

derniers mois ont été analysées pour chacun des trois sites anatomiques. Toutes les

analyses ont été stratifiées pour le sexe, la littérature appuyant fortement le fait que

les hommes et les femmes ont des expositions différentes et développent les TMS

dans des proportions particulières.

L’âge a été forcé dans les modèles ajustés. La modélisation de l’âge a été faite soit en

continu ou en catégories (<35 ans, 35 à 44 ans, >44 ans) selon ce qui entraînait un

meilleur ajustement du modèle [150]. Un modèle était considéré mieux ajusté

39

39lorsqu’une diminution de la statistique de déviance était observée mais surtout selon

la relation qui était observée entre l’âge et la variable dépendante. L’âge était ainsi

modélisé en continu lorsque l’on observait une augmentation ou une diminution

monotone entre les catégories d’âge et les TMS. À l’opposé, l’âge était modélisé en

catégories lorsque sa relation avec les TMS était autrement que monotone.

Les analyses ont été conduites séparément pour les modèles psychosociaux de

Karasek et de Siegrist. Ceci a permis de dégager les particularités propres à chacun

des modèles sur la survenue des TMS. Les résultats concernant les TMS au cours des

six derniers mois pour le modèle de la tension au travail de Karasek ont été rapportés

au chapitre III et les résultats pour le modèle du déséquilibre efforts-reconnaissance

de Siegrist au chapitre IV. Les résultats des TMS des sept derniers jours des modèles

de Karasek et de Siegrist sont rapportés à l’annexe E.

La régression logistique a été utilisée pour calculer les mesures d’association brutes et

ajustées entre les facteurs de risque posturaux et psychosociaux sur la proportion

d’incidence des TMS. Cette méthode de régression convient bien aux variables

dépendantes de nature discrète (caractérisées par la présence versus l’absence de

réponse) [151], facilite les analyses sur des cellules ayant de petits effectifs [151] et a

été utilisée par plusieurs études dans le domaine des TMS [10, 14, 23, 34, 39, 41, 43,

44, 46, 48, 50, 52-54, 59, 62, 65, 69, 77, 85, 86, 88, 100, 101, 105, 106, 110, 116,

120, 152]. La régression logistique modélise le log des cotes; ainsi, nos proportions

d’incidence ont été estimées par des cotes et nos mesures d’association par des

rapports de cotes (RC).

Tel que recommandé dans la littérature [153] concernant les analyses d’interaction,

les participants ont été classés dans quatre catégories selon leur exposition aux

facteurs de risque posturaux et psychosociaux (Figure 3). Ces catégories sont : risque

postural élevé et risque psychosocial élevé, risque postural élevé et risque

psychosocial faible, risque postural faible et risque psychosocial élevé et risque

40

40postural faible et risque psychosocial faible. Les participants de la catégorie risque

postural faible et risque psychosocial faible ont constitué le groupe de référence.

Les différentes catégories d’exposition ont été programmées à l’aide de variables

indicatrices. Cette méthode permet d’obtenir directement le RC de chacune des

catégories d’exposition et leur intervalle de confiance à 95% [137]. Elle a aussi

l’avantage de faciliter l’analyse subséquente, celle de l’effet d’interaction [154].

L’effet modifiant des variables du soutien social au travail et de l’engagement

excessif a été étudié pour les modèles de Karasek et de Siegrist, respectivement.

L’analyse de l’effet modifiant de ces variables a d’abord été effectuée par

stratification. L’homogénéité des RC entre les strates élevées et faibles a été testée à

l’aide d’un test statistique d’homogénéité, soit le test de Breslow Day [155]. Si le test

révélait que les strates étaient homogènes, le facteur n’était pas considéré comme

modifiant l’association et était plutôt analysé pour son effet de confondance (voir la

prochaine étape des analyses). Si par contre, un de ces facteurs avait un effet

modifiant (le test révélant une non homogénéité des strates) les résultats ont été

présentés par strate.

Un critère de changement des coefficients des catégories d’exposition des facteurs de

risque posturaux et psychosociaux de 10% et plus a été appliqué pour déterminer

l’identification de confusion. Les variables ont d’abord été testées en les analysant

une à une dans le modèle brut afin de déterminer l’ampleur du changement des

coefficients qu’elles entraînaient. Conformément à l’approche ascendante de création

de modèles, les variables jugées confondantes ont été incluses une à une dans le

modèle selon l’ordre décroissant de l’ampleur du changement déterminée à l’étape

précédente. L’ajout des variables s’est poursuivi jusqu’à ce que l’introduction de

nouvelles variables n’entraînait plus de changement sur les coefficients des catégories

d’exposition des facteurs de risque posturaux et psychosociaux. Les variables

confondantes répertoriées en analyse ascendante ont ensuite été enlevées une à une,

41

41en analyse descendante, tant que leur absence ne modifiait pas les cœfficients de plus

de 10%.

Lors de la création des modèles, nous avons pris soin de respecter un ratio >10 pour

le nombre d’événements observés dans chacune des strates d’analyses par rapport au

nombre de variables d’ajustement de nos modèles. En effet, tel que recommandé dans

l’article de Peduzzi et coll., 1996 [156], le fait de respecter ce ratio permet d’assurer

la validité de nos coefficients dans nos modèles multivariés.

D’autre part, puisque toutes les variables potentiellement confondantes ont été

mesurées au début et à la fin du suivi, leur introduction dans un modèle aurait pu

introduire de la multicollinéarité. Lorsqu’un modèle nécessitait un ajustement pour

une même variable mesurée au début et à la fin du suivi, nous avons effectué des tests

diagnostics vérifiant la présence de multicollinéarité en utilisant les facteurs de

tolérance et d’inflation [151]. Dans la situation où il y aurait eu de la

multicollinéarité, seule la variable créant le plus grand changement sur les

coefficients aurait été conservée dans le modèle.

Deux modèles ajustés ont ainsi été créés. Le premier modèle (modèle 1) comprenait

les variables d’exposition aux facteurs de risque posturaux et psychosociaux, l’âge

ainsi que toutes les autres variables jugées confondantes à l’exception des TMS aux

autres sites au début du suivi. Le deuxième modèle (modèle 2) comprenait toutes les

variables du modèle 1 plus les TMS aux autres sites au début du suivi. Cette façon de

procéder nous a permis d’évaluer l’effet de l’ajout d’une variable potentiellement

confondante et intermédiaire sur nos associations. En effet, une hypothèse à été émise

[124] concernant le possible effet intermédiaire des TMS aux autres sites. Un effet

intermédiaire est caractérisé par une diminution globale des associations observées

due à un effet de surajustement. Dans le cas où les TMS aux autres sites auraient

engendré un surajustement dans nos modèles, le modèle 1 aurait été utilisé pour le

calcul de l’effet d’interaction.

42

42La présence et l’impact de l’interaction entre les facteurs de risque posturaux et

psychosociaux ont été déterminés par la présence d’un écart au modèle additif

d’interaction, tel que mentionné par Rothman et Greenland [157] et Hallqvist [137].

Selon ces auteurs, le modèle additif est le plus approprié lorsque l’intérêt de l’étude

est d’évaluer l’interaction entre des facteurs étiologiques d’une pathologie. Plusieurs

méthodes permettent de vérifier la présence d’un effet d’interaction; parmi celles-ci la

fraction étiologique due à l’interaction (FEi) [139, 153] et son intervalle de confiance

à 95% [154] ont été choisis afin d’estimer la proportion de cas survenus uniquement à

cause de l’interaction entre ces deux facteurs de risque chez les sujets exposés aux

deux facteurs de risque (Figure 4). Selon une étude méthodologique [158], la FEi

serait la mesure d’interaction la plus fiable lors de l’utilisation de RC pour estimer le

risque de développer la pathologie. De plus, cette mesure d’interaction a été utilisée

dans la majorité des quelques études d’interaction entre les facteurs de risque

posturaux et psychosociaux au travail [20, 21, 24, 25].

Les analyses ont été effectuées avec le logiciel informatique SAS version 9.1 [159].

2.5 Éthique et confidentialité

Le protocole du projet de recherche principal a été approuvé par le comité d’éthique

de la recherche du Centre Hospitalier Affilié universitaire de Québec (CHA). Un

consentement écrit a été obtenu pour chaque participant. La confidentialité des

données a été assurée par l’attribution d’un numéro d’identification. Aucune

identification personnelle n’apparaît au fichier principal des données qui a été utilisé

pour ce projet. En fait, notre projet de recherche ne nécessitait pas la connaissance

des données nominales qui ont été compilées dans un ficher distinct. Les données ont

déjà subi une saisie minutieuse et la concordance des individus à chacune des deux

mesures avait été vérifiée. Le protocole de ce projet de recherche a été approuvé par

le comité d’éthique de la recherche de l’Université Laval (CÉRUL).

Chapitre III- Manuscrit 1

Interaction entre les facteurs de risque posturaux et la

tension au travail sur la survenue des TMS chez les

utilisateurs de poste informatique : Étude prospective sur

trois ans

Auteurs : Julie Lapointe, Clermont E. Dionne, Chantal Brisson, Sylvie Montreuil

Ce chapitre reproduit le texte d’un article intitulé Interaction between postural

risk factors and job strain on self-reported musculoskeletal symptoms among white-

collar workers: a 3-year prospective study qui sera soumis pour publication dans

la revue Scandinavian Journal of Work, Envrironment & Health.

Résumé

OBJECTIF : Évaluer la présence d’un effet d’interaction entre les facteurs de risque

posturaux et la tension au travail sur la proportion d’incidence des troubles

musculosquelettiques (TMS) au cou et aux épaules, au bas du dos, et aux membres

supérieurs. MÉTHODES : Les participants, composant une cohorte de 2 431 cols

blancs, ont répondu à un questionnaire auto-administré. Les facteurs de risque

posturaux du travail au poste informatique et les facteurs de risque de la tension au

travail (demandes psychologiques et latitude décisionnelle) ont été mesurés par ce

questionnaire. Après un suivi de trois ans, la proportion d’incidence des TMS dans

les six derniers mois a été évaluée pour chacun des trois sites anatomiques étudiés à

l’aide d’une version modifiée du questionnaire de type « nordique ». Les analyses ont

été stratifiées selon le genre. La fraction étiologique due à l’interaction (FEi) et son

intervalle de confiance à 95% ont été utilisés comme indicateurs de la présence

d’interaction dans le modèle additif. RÉSULTATS : Une interaction significative

entre les facteurs de risque posturaux et la tension au travail a été observée chez les

hommes pour les TMS au bas du dos, avec une FEi de 0,80 (0,23 – 1,37). Une

indication (non significative) de la présence d’interaction a également été observée

chez les femmes pour les sites du cou et des épaules, du bas du dos et des membres

supérieurs, avec des FEi de 0,44 (-0,66 – 0,94), 0,27 (-0,34 – 0,88), et 0,36 (-0,33 –

1,05), respectivement. CONCLUSION : Ces résultats suggèrent que la présence

simultanée des facteurs de risque posturaux et de la tension au travail accroît l’effet

pathogène individuel de chacun de ces facteurs surtout chez les hommes au site du

bas du dos. Ces résultats sont des plus encourageants pour le domaine de la santé et

sécurité au travail puisque cela implique que le fait de retirer un de ces deux facteurs

de risque, selon ce qui est possible de modifier pour un poste de travail particulier,


l’interaction.

Abstract

OBJECTIVE: To investigate interaction between postural risk factors and job strain

on the incidence proportion of self-reported musculoskeletal symptoms in the

shoulder-neck, lower back and upper limbs regions. METHODS: A cohort of white-

collar workers (N=2,431) was assessed on postural risk factors and job strain at work

with a self-reported questionnaire. After a 3-year follow-up, the 6-month incidence

proportion of musculoskeletal symptoms in the three sites was measured with a

modified version of the Nordic questionnaire. Analyses were stratified for gender.

Interaction was defined as a departure from addition of individual risk factors effect

and its importance was estimated with the attributable proportion due to interaction

and its 95% interval. RESULTS: A significant attributable proportion due to

interaction between postural risk factors and job strain of 0.80 (95% CI: 0.23-1.37)

was observed for men in the lower back site. An indication of interaction was found

for women with attributable proportions due to interaction of 0.44 (95% CI: -0.06-

0.94), 0.27 (95% CI: -0.34-0.88) and 0.36 (95% CI: -0.33-1.05) for the shoulder-

neck, lower back, and upper limbs sites, respectively. CONCLUSIONS: The

simultaneous presence of postural risk factors and job strain seems to increase the

pathogenic effect of each exposure on the incidence of musculoskeletal symptoms.

This interaction effect is of primary importance for work intervention practices as it

means that succeeding to reduce anyone of these two risk factors will likely have the

additional benefit to reduce the interaction effect part of the incidence of

musculoskeletal symptoms.

Key terms: computer work, occupational disease; Karasek’s model; questionnaire;

workload; etiology; psychosocial factors.

46

46Introduction

Musculoskeletal symptoms are extremely frequent in the working population [160].

In Quebec, Canada, as in the European Union, the human, social and economic

burden associated with this group of health problems is constantly increasing [5,

161]. Workers who use a video display unit (VDU) are particularly susceptible to

develop musculoskeletal symptoms with reported prevalence as high as 50% [6].

Even if current scientific hypotheses support the multifactorial etiology of

musculoskeletal symptoms [17], causal mechanisms, like interaction between risk

factors, are not well documented.

Individual effect of postural risk factors related to VDU work and job strain have

been investigated. Postural risk factors such as static seated posture, number of

breaks, workstation adjustments and hours of work at the VDU have been related to

musculoskeletal symptoms in review studies [61, 75, 78]. Job strain, which comprises

psychological demands and decision latitude, has also been related to musculoskeletal

symptoms in the shoulder-neck and upper limbs regions [17], although less clearly in

the lower back [96]. It must also be mentioned that social support at work is thought

to act as an effect modifier of the association between job strain and adverse health

outcomes [11].

Until now, the studies did not identify one exposure as more important than the other

and found that the individual impact of postural risk factors or job strain is modest

[17]. This impact is probably too modest to explain the high proportion of

musculoskeletal symptoms among workers. Consequently, we hypothesized that it is

a form of interaction between postural risk factors and job strain that is causing the

high incidence of musculoskeletal symptoms observed.

Interaction, in epidemiology, defines situations where risk factors cooperate to

increase disease frequency [137]. In public health, interaction based on the additivity

47

47of effects is most relevant to assess a causal mechanism between two risk factors

[157]. Among interaction measures based on the additivity scale, the attributable

proportion due to interaction (AP) estimates the proportion of cases of

musculoskeletal symptoms caused solely by the interaction mechanism between the

two risk factors [153].

The objective of the current study was to investigate interaction between postural risk

factors and job strain on the incidence proportion of self-reported musculoskeletal

symptoms in the shoulder-neck, lower back and upper limbs regions among white-

collar workers.

48

48Study population and methods

Design

This study used data collected in the context of a larger study investigating the effect

of preventive interventions on musculoskeletal, cardiovascular and mental health in

white-collar workers [140]. The population was composed of 2,431 participating

employees of three large public service organizations in Québec City, Canada. Their

jobs encompassed the full range of white-collar occupations, including senior and

middle managers (4.9%), professionals (42.4%), technicians (25.3%) and office

workers (27.4%). Overall, baseline data collection was conducted between June 2000

and June 2003 and follow-up data collection was completed between October 2004

and November 2006. Mean follow-up time was 3.3 years (SD 0.9). Initial

participation rate was 76% and follow-up rate was 91%. Subjects were met at their

worksite during working hours and completed at both times a self-administered

questionnaire on work organization and health. Height and weight were measured by

research personnel. The study protocol was approved by the Institutional Ethics

Board of Laval University and all participants gave written informed consent.

Study population

To be eligible for this particular study, subjects had to satisfy the following general

criteria. They had to be aged 18 to 60 years old at baseline, to be working a minimum

of 25 hours/week at both measurement times, and to have at least one year of

seniority in the organization at baseline. Pregnancy at baseline and presence of

musculoskeletal inflammatory diseases (rheumatoid arthritis or ankylosing

spondylitis) at baseline were exclusion criteria. Retired workers and those in leave of

absence since less than 60 days at follow-up were included. Table 2 describes some

selected baseline characteristics of this eligible cohort. Close to 59% of subjects were

women and, the overall mean age was 43.8 (SD 7.0) years (Table 2). Men and

49

49women had a mean of 12.3 (SD 8.4) years and 11.8 (SD 8.4) years of seniority in the

organization, respectively. The mean duration of VDU work per day was 4.9 (SD 2.1)

hours for men and 5.2 (SD 1.9) hours for women.

Furthermore, another set of criteria was applied for the purpose of the analyses to

each anatomical site. Subjects were excluded if they reported a lifetime history of

past acute injuries (N=47 for shoulder-neck, N=74 for lower back, and N=24 for

upper limbs analyses). They also had to be free of musculoskeletal symptoms at

baseline at the specific body region concerned by the analyses of shoulder-neck,

lower back and upper limbs. Musculoskeletal symptoms at baseline were defined by

the reported symptoms in the previous six months with related functional limitations

in daily life activities. Subjects with missing data on previous musculoskeletal

symptoms were excluded. Thus, the final study population comprised a total of 1,342,

1,294 and 1,466 subjects for the analyses of incidence proportions of musculoskeletal

symptoms for shoulder-neck, lower back and upper limbs, respectively.

Outcome

The outcome of interest was the reported musculoskeletal symptoms at follow-up at

one of the three body regions: 1) shoulder-neck, 2) lower back, and 3) upper limbs.

Upper limbs included symptoms at forearms, wrists and hands. A modified version of

the Nordic questionnaire was used to measure musculoskeletal symptoms [33].

Incident cases were defined by musculoskeletal pain, ache or discomfort in the last

six months (answered by yes or no) with related functional limitation at work, at

home or in leisure activities. Functional limitations were investigated by the

following question: “Did you have to decrease your activities secondary to your

musculoskeletal symptoms?” and were measured by a yes or a no answer for each

three category of activities. Preshaded manikins were used to help subjects identify

the correct body region [162]. Subjects with missing data on one of these outcome

definitions were excluded from the analyses pertaining to this outcome.

50

50Job strain

Job strain is a combination of psychological demands and decision latitude, and was

measured with the French version of the Karasek’s questionnaire [143], for which

good psychometric qualities have been demonstrated [163, 164]. Psychological

demands reflect quantity of work, time constraints, and level of intellectual effort

required (9 items, score range 9-36). Decision latitude reflects opportunities for

learning, autonomy, and participation in the decision making process (9 items, score

range 24-96). We have computed scores according to the algorithms recommended

by Karasek [143]. Subjects with missing data on two or fewer items were imputed an

average score based on their answered items for that particular scale. Data were

imputed for psychological demands and decision latitude for 0.42% and 0.65% of

study subjects respectively. High and low level of exposure to psychological demands

and decision latitude were determined by a cut-off point corresponding to the median

observed in the Québec general worker population [144]; the median value was 24

for psychological demands and 72 for the decision latitude. We used the quadrant

method proposed by Karasek to classify job strain exposure [11]. The high job strain

group was composed of subjects with median or higher scores on psychological

demands and median or lower scores on the decision latitude. Subjects in the other

three quadrants of exposure were classified altogether in the low job strain group.

Postural risk factors

A minimum of four hours/day of VDU work was necessary for assessment of

postural risk factors in order to obtain a minimal exposure time to VDU work [9,

165]. Subjects exposed to less than four hours/day were classified in the low postural

risk factors group. Among subjects working on a VDU for four hours/day and more,

seven postural risk factors related to the VDU workstation were measured with the

self-administered questionnaire. Pictograms accompanied written items in order to

improve the psychometric properties of the measures [141, 166]. These postural risk

factors were defined by a static seated posture (yes or no), possibility to take regular

51

51breaks (yes or no), monitor height (measured in reference to the line of vision and

according to the use of bifocal glasses or not), neck rotation caused by lateral position

of the screen, keyboard height (measured in reference to elbow height), and the

presence of armrests when using keyboard (yes, no) or mouse (yes, no). The presence

of a risk factor, based on Health Canada ergonomic guidelines [167], was given one

point except for the absence of armrests while using keyboard and mouse which were

given 0.5 point each. Subjects with missing data on only one item on these measures

of postural risk factors were kept for the analyses (2.5% of the study population);

subjects with more than one missing item were excluded. For each subject, a sum of

reported postural risk factors was computed. A cut-off point was fixed at 2.5, which

represents the median value in our study population and was also suggested by

previous studies [35, 49]. Subjects with a sum of less than 2.5 were classified in the

low postural risk factors group along with subjects working less than four hours/day

on a VDU. Subjects with a sum of 2.5 and more of reported postural risk factors were

classified in the high postural risk factors group.

Covariables

Social support at work, which is hypothesized to act as an effect modifier of the

association between job strain and health outcomes [11], was measured with the 11-

item scale proposed by Karasek [143] (scores ranged from 11 to 44). Categorization

was determined by the median of an external reference population [144] which was

34. Low social support status was determined by the median or lower scores on this

scale. Demographic and individual variables were collected at baseline and follow-

up. Information on age, marital status, formal education (highest level completed),

number of children, smoking status (smokers were defined by one or more cigarette

per day), job category, seniority in the organization, sedentary behaviour (engaged in

physical activity less than once per week during the previous six months), stressful

life events during the prior 12 months, and menopausal status were documented.

Body mass index (BMI) was computed from direct measurements of subject’s height

and weight taken at baseline and follow-up (<27, ≥27 kg/m² for obesity). Personality

52

52factors related to impatience/irritability (one item) and inability to withdraw from

work obligations (five items) were measured at baseline with the 6-item

overcommitment scale recommended by Siegrist [15]. Subjects who scored in the

upper tertile of the distribution in the current study population were considered at

risk. Self-assessed health was measured at baseline and follow-up with the question

“Compared with others of the same age, would you say that your own health is in

general: excellent, very good, good, fair, or poor?”. Psychological distress was

measured with the validated French version of the 14-item Psychiatric Symptom

Index [149]. A total score for this scale was calculated based on a range from 0 to

100. Patients with scores ≥26.19, which represents the highest quintile observed in

the general population [144], were considered to present psychological distress.

A variable named “musculoskeletal symptoms to other body region(s)” was

constructed to account for the presence of baseline symptoms to a different body

region than the one that was under study. For example, in the analysis of shoulder-

neck region, subjects with baseline musculoskeletal symptoms in the lower back

and/or upper limbs were classified has having “musculoskeletal symptoms to other

body regions”. Musculoskeletal symptoms were defined by the presence of self-

reported symptoms in the last six months, accompanied by related functional

limitations.

Statistical analyses

As recommended for studying interaction between two risk factors [153], four

exposure groups were created: high postural and high job strain, high postural and

low job strain, low postural and high job strain and finally, low postural and low job

strain. Subjects in the low postural and low job strain composed the reference group.

Unconditional logistic regression was used to estimate crude and adjusted odds ratios

with 95% confidence intervals for each exposure group as it is robust to small cell

numbers [151]. Effect modification of social support at work was tested by using

53

53stratification and Breslow Day tests [155]. Age was forced in the adjusted models

either as a continuous variable or in categories (<35, 34 to 44, >44) according to the

best fit of logistic regression [150].

To create the first adjusted model (model 1), we started by entering exposure groups

and age. Then we adjusted for covariables that brought about a change of 10% or

more in at least one of the exposure odds ratios, using a forward step strategy. When

the model needed adjustment for a variable measured both at baseline and at follow-

up, the model’s tolerance and variance inflation factors were examined to assure that

mutual dependency was not introduced [151]. If this was the case, only the variable

bringing about the greatest change in exposure odds ratios was kept in the model.

The second adjusted model (model 2), was created by the addition, to model 1, of

musculoskeletal symptoms to other body regions at baseline. Since musculoskeletal

symptoms to other body regions can either act as a confounder or as an intermediate

factor [124], model 2 enabled us to assess its effect in our study population. In the

case of an intermediate action (detected by a systematic decrease of exposure odds

ratios), model 1 was to be used to estimate the attributable proportions due to

interaction.

All analyses were performed separately for men and women. Each body region was

considered separately. Deviance statistics and influence diagnostics were examined to

achieve adequate Goodness of fit [150]. Analyses were performed with SAS 9.1

package [159].

Assessment of interaction

The attributable proportion due to interaction (AP) refers to the proportion of

musculoskeletal symptoms cases solely due to the interaction process among subjects

exposed to both risk factors [153]. The AP is, among the other interaction measures,

the most robust one when odds ratio are used to approximate risk proportions [158].

54

54The AP and its 95% confidence interval (95% CI) [154] were computed directly from

the odds ratios obtained by logistic regression [153]. The AP was calculated with the

following formula: [(OR11 – OR01 – OR10 + 1)/ OR11] where OR11 represents the odds

ratio for the high postural and high job strain, OR01 represents the low postural and

high job strain and OR10 represents the high postural and low job strain group. Null or

negative values of the AP were interpreted as absence of interaction [157, p.341].

55

55Results

The incidence proportion of musculoskeletal symptoms in the last six months with

associated functional limitations was, for men, 7.0% for shoulder-neck, 10.0% for

lower back and 5.6% for upper limbs. For women, these proportions were 11.1%,

10.6% and 7.6% respectively for shoulder-neck, lower back and upper limbs.

Crude and adjusted odds ratios and the AP due to interaction are presented in Tables

3 and 4. Social support did not modify job strain exposure effect in the interaction

analyses (data not shown). Adjustment for confounding factors reduced the crude

associations (model 1). Further adjustment for musculoskeletal symptoms in other

body regions (model 2) generally resulted in a slight increase in associations thus

indicating no intermediate effect for the latter risk factor. Generally, the highest odds

ratios were found in the high postural and high job strain groups; for men in the

shoulder-neck and the lower back regions and for women in all three body regions.

For men (Table 3), a significant crude effect in shoulder-neck in the high postural and

high job strain group was observed, but this association disappeared after adjustment.

No significant associations were found at the lower back region but a significant

association with symptoms in upper limbs for the low postural and high job strain

group was observed. For women (Table 4), the crude effect for the high postural and

high job strain group was significant in the shoulder-neck and the lower back region

and these associations remained after adjustment. The AP due to interaction,

computed from model 2, varied between -2.30 and 0.80. For men, a significant AP

was observed for the lower back region (0.80). For women, all three body regions had

a potential although not significant interaction, with the highest AP found for the

shoulder-neck region.

56

56Discussion

Main results

Our study investigated interaction between postural risk factors and job strain on the

incidence of musculoskeletal symptoms in the shoulder-neck, lower back and upper

limbs regions. A significant interaction between postural risk factors and job strain

was found for men on the incidence of musculoskeletal symptoms in the lower back

region. For women, all three body regions had an indication of interaction although

not significant. Social support did not modify the association between job strain

exposure and musculoskeletal symptoms.

Comparison with previous research

To our knowledge, only seven studies have investigated interaction between work

physical and psychosocial risk factors [20-25, 60]. Among these studies, four have

computed the AP [20, 21, 24, 25]. It was possible for us to compute the AP from two

other articles [22, 23]. The remaining article [60] did not use any of the recommended

interaction measures [137] and it was not possible to compute the AP from data

provided.

Comparisons are difficult to make due to marked differences in exposure assessment,

population and design of these studies. These studies were mainly cross sectional [20-

22, 25], only one had a study population specific to VDU work [24], and no one had a

comparable definition of postural risk factors related to VDU work. A majority of

these studies combined men and women in their analyses [20-22, 24] and only one

did compute confidence intervals for the AP [21]. Varied AP values were reported by

these studies, ranging from 0.06 to 0.70, and no systematic patterns seemed to

emerge. Overall, for these studies, nine positive AP values were observed against one

null value. This is concordant with our results, since we obtained a majority of

57

57positive AP. These results let us suspect that an interaction is present between

postural risk factors and job strain even if its effect is still not sufficiently supported

by significant results. Studies with greater statistical power will be necessary to

achieve this goal.

Few studies have used a definition of musculoskeletal symptoms that includes both

pain and functional limitations, despite its relevant informative value [117]. One

study measured the 6-month prevalence of lower back symptoms related with

functional limitations [148] and observed a 12.3% value. Two studies have measured

a 12-month incidence proportion of musculoskeletal symptoms with related

functional limitations. They observed proportion values of 11.6% for the lower back

region [114] and 11% for the neck region [39]. These results are similar to the

incidence proportions found in the current study.

In our study, men seemed to be more at risk of developing lower back symptoms than

shoulder-neck or upper limbs symptoms. This was also observed in a prevalence

study conducted in the Quebec working population [108]. Furthermore, we observed

that musculoskeletal symptoms to the upper limbs were always the less frequent for

both men and women. This was also observed in the literature [5, 126].

The absence of effect modification by social support observed in our study is in

contradiction with findings of some studies [38, 49]. On the other hand, absence of

association between social support at work and musculoskeletal symptoms was

observed in some reviews [17, 96] and prospective studies with VDU workers [36,

44]. It is possible though that our cut-off point was not appropriate to define low

social support since a large percentage of subjects were categorized in the low social

support group (Table 2). However, in additional analyses we redefined the low social

support group by using the lower tertile of its distribution in the current study

population. These analyses lead to the same conclusion, i.e. absence of effect

modification by social support (data not shown).

58

58In our study, musculoskeletal symptoms in other body regions did not act as an

intermediate factor by introducing overadjustment and decreasing the associations

between measured risk factors and the incidence of musculoskeletal symptoms. Even

if this phenomenon was observed in a previous prospective study [23], this variable

did actually act as a confounder in our study population. Model 2 (with adjustment

for musculoskeletal symptoms in other body regions) represents the best adjustment

possible in our study.

Methodological considerations

Our study had several methodological strengths. This was an inception; prospective

cohort study. The baseline and follow-up participation proportions were high. We

have considered multiple possible confounders in model adjustments, and we have

assessed three body regions in order to encompass the global phenomenon of

musculoskeletal symptoms [126, 168]. We have conducted separate analyses for men

and women since the associations of risk factors to musculoskeletal symptoms have

shown great differences by gender in the literature [27, 44, 62, 73, 75, 105-108].

Another strength of the current study was our outcome definition. Defining

musculoskeletal symptoms by their presence in the last six months accompanied by

related functional limitations captured symptoms causing an important impact on the

worker’s quality of life. Moreover, it has also resulted in reducing the incidence

proportions of musculoskeletal symptoms close to or lower than 10%, thus allowing

the use of odds ratios obtained from logistic regression as valid estimates of risk

ratios. Finally, it is important to notice that the 6-month recall period is less

commonly used than the 12-month recall period. However, in the current absence of

consensus for the best time frame for measuring musculoskeletal symptoms, we

postulate that a 6-month recall period is comparable if not superior to a 12-month

recall period, since a shorter recall period reduces recall bias [29].

59

59Nonetheless, our study has several limitations. First, the precision of estimates was

low for some associations as shown by large confidence intervals (Table 3 and 4).

The actual sample size of this study was influenced by our choice of exclusion

criteria. To achieve a better internal validity, numerous exclusion criteria were

applied to the study base. Only a few studies [38, 48, 169] have excluded subjects

with a history of past acute injury at specific body regions or subjects with

musculoskeletal inflammatory diseases (rheumatoid arthritis or ankylosis

spondylitis). Our attempts to reintegrate subjects with these particular characteristics

lowered the measures of associations (data not shown). In fact, in our study, subjects

with previous injury or medical conditions related to musculoskeletal structures had

an increased proportion of musculoskeletal symptoms for the unexposed groups.

These latter analyses support our methodological choice to exclude those subjects.

As in most occupational health studies, the strength of the associations observed

could have been underestimated by the presence of a healthy worker effect. In our

analyses, even if initial and follow-up participation proportions were high, we have

observed some significant differences between the study participants and eligible

workers who have not participated or were lost to follow-up (data not shown).

Among subjects who refused to participate initially, there were a larger and

significant proportion of office workers. Also, among subjects who were lost to

follow-up, age was higher, education was lower, the duration of VDU work was

longer for women and psychological distress was more frequent among men,

compared to those who completed follow-up. Since these characteristics were

generally associated with greater risk of developing musculoskeletal symptoms in this

study, it is possible that the loss of these subjects contributed to underestimate the

strength of the associations studied although we can not ascertain this fact.

A healthy worker effect could also have occurred in our study secondary to the

exclusion of subjects with musculoskeletal symptoms at baseline, thus leaving a

healthier study population [170]. However, the exclusion of these symptomatic

subjects seemed to reduce confounding. Actually, some studies observed that baseline

60

60musculoskeletal symptoms were strong predictors of future musculoskeletal

symptoms regardless of the work exposure level [62, 77, 105, 106]. Also, a review

[141] reported that subjects with musculoskeletal symptoms are rating their work

exposure differently than asymptotic subjects. Therefore, even if the exclusion of

subjects with musculoskeletal symptoms at baseline could have underestimated the

strength of the associations observed, we believe that it was a sound methodological

choice. Moreover, subjects with musculoskeletal symptoms at baseline were excluded

in many prospective studies [23, 36, 52, 84, 109, 110].

Finally, a healthy worker effect can also have occurred if highly exposed subjects at

baseline decrease their exposure to postural risk factors or to job strain during the

follow-up period. We have tested this hypothesis by comparing the number of

subjects who have decreased versus increased their exposure level between baseline

and follow-up with a McNemar test (data not shown). The McNemar statistic (for

paired data) tested the null hypothesis that there is no differential change of exposure

level in our study population between baseline and follow-up. We have observed that

although keyboard height was more appropriate and head rotation was less frequent at

follow-up, the reported duration of VDU work was higher and the possibility to take

regular breaks was lower. No changes between baseline and follow-up were observed

for the other postural risk factors and for job strain. Overall, exposure levels to

postural risk factors and job strain have stayed stable over time in our study

population. We thus conclude that this last aspect of a healthy worker effect is not a

major concern in our study.

The potential bias introduced by self-reported data on postural risk factors at work is

another limitation of our study. Generally, self-reported data have the tendency to

overestimate the duration of VDU work [166, 171], although not always [141]. On

the other hand, a previous study has found that subjects correctly identify the absence

of postural risk factors but incorrectly identify their presence [166]. This last

observation would possibly translate into a non-differential underestimation of the

61

61presence of postural risk factors. It is unfortunately not possible for us to appreciate

the definite effects of such a bias on our results.

Few standardized scales are available to assess postural risk factors specific to VDU

work. We have selected the seven most important postural risk factors according to

the available evidence in the scientific literature on VDU work [35, 49]. According to

a review by Stock et al. (2005) on the reproducibility and validity of workers’ self-

reports of physical work demands, the questions that we have used to measure

duration of VDU work and the keyboard height had good psychometric properties

[141]. Nonetheless, it would be important that future studies develop a standardized

instrument with adequate psychometric properties.

Another potential limit of this study is related to the outcome measure.

Musculoskeletal symptoms were measured after a 3-year follow-up but were

measured for the last six months. This definition has left a gap period during which

study subjects could have suffered from musculoskeletal symptoms and recovered

without being identified in our analyses. This is particularly problematic with

musculoskeletal symptoms since their transient nature is well known. Furthermore,

the effect of this gap is not possible to estimate because it depends on the distribution

of missing events between exposure categories. However, we suppose that the more

serious and recurrent symptoms were captured with the 6-month incidence

proportion. More regular assessments of the outcome should be preferred in future

research designs.

Concluding remarks

The interaction between postural risk factors and job strain must be considered in

occupational settings since workers are often exposed simultaneously to these two

types of risk factors in their work environment. This simultaneous exposure seems to

increase the pathogenic effect of each individual risk factor on the development of

musculoskeletal symptoms. Since it is utopic to aim at eliminating every risk factor at

62

62work, this interaction effect is thus of primary importance for work intervention

practices. It means that succeeding to reduce anyone of these two types of risk factors

will likely have the additional benefit of reducing the interaction effect part of the

incidence proportion of musculoskeletal symptoms. Finally, in the light of the actual

high prevalence of musculoskeletal symptoms among workers, even small reductions

of the pathogenic effect of risk factors would likely create a considerable positive

impact on public health.

Acknowledgements

The authors thank the study subjects and the work organizations that participated to

this study, funded by the U.S. National Institute for Occupational Safety and Health

(NIOSH), Grant number OH07647.

J Lapointe was supported by scholarships from the Quebec Institute for Occupational

Safety and Health (Institut de recherche Robert-Sauvé en santé et en sécurité du

travail – IRSST) and the Interdisciplinary Research Group on Work Organization and

Health (Groupe interdisciplinaire de recherche sur l’organisation et la santé au travail

- GIROST). CE Dionne is a Quebec Health Research Fund (FRSQ) Scholar.

63

Table 2. Selected baseline characteristics of the entire study population following the general inclusion/exclusion criteria, by gender, n (%) Men Women Characteristics [Missing data in %] N: 693 N: 988 Age groups [0] [0]

<35 years 70(10.1) 102(10.3)35-44 years 248(35.8) 419(42.4)45-60 years 375(54.1) 467(47.3)

Education (highest level completed) [0] [0]

High school or less 100(14.4) 335(33.9)College* 193(27.9) 295(29.9)University 400(57.7) 358(36.2)

Job category [0] [0]

Senior or middle managers 53(7.6) 29(2.9)Professionals 410(59.2) 302(30.6)Technicians 143(20.6) 283(28.6)Office workers 87(12.6) 374(37.9)

Marital status [0.6] [0.4]

Married 335(48.3) 391(39.6)Living as married 185(26.7) 295(29.8)Divorced 70(10.1) 140(14.2)Single 96(13.9) 148(15.0)Widow 3 (0.4) 10 (1.0)

Number of children ≤18 years old (living full time in the house) [1.1] [2.0]

0 325(46.9) 414(41.9)1 121(17.5) 226(22.9)≥2 239(34.5) 328(33.2)

Stressful life events in the past 12 months [0.6] [2.3]

0 379(54.7) 454(46.0)1 228(32.9) 342(34.6)≥2 82(11.8) 169(17.1)

Self-assessed health status [0.1] [0]

Excellent 98(14.1) 129(13.1)Very good 272(39.2) 356(36.0)Good 233(33.6) 365(36.9)Average 76(11.1) 120(12.2)Poor 13 (1.9) 18 (1.8)

Psychological distress† [0.2] [0]

No 517(74.6) 598(60.5)Yes 175(25.2) 390(39.5)

* In the province of Quebec, college refers to preuniversity or vocational studies. † Psychological distress was defined by a score ≥26.19 to the french version of the 14-item Psychiatric Symptom Index.

64

Table 2. (continued) Men Women Characteristics [Missing data in %] N: 693 N: 988 Social support at work [0.6] [0.4]

High 310(44.7) 400(40.5)Low* 379(54.7) 584(59.1)

Overcommitment [0.3] [0.7]

Low 368(53.1) 490(49.6)High† 323(46.6) 491(49.7)

Job strain [0.7] [0.7]

Low 572(82.5) 744(75.3)High‡ 116(16.8) 237(24.0)

Effort-reward [0.6] [0.8]

Balance 501(72.3) 702(71.1)Imbalance§ 188(27.1) 278(28.1)

Postural risk factors [0.4] [0.5]

Low 443(63.9) 646(65.4)High** 247(35.7) 337(34.1)

Musculoskeletal symptoms in previous six months with related functional limitations

Shoulder-neck [3.2] [2.4]No 589(85.0) 800(81.0)Yes†† 82(11.8) 164(16.6)

Lower back [2.9] [1.7]

No 575(83.0) 791(80.1)Yes‡‡ 98(14.1) 180(18.2)

Upper limb [2.5] [4.0]

No 636(91.8) 854(86.4)Yes§§ 40(5.8) 95(9.6)

* Defined by a score ≤34 on the french version of the 11-item of Karasek questionnaire. † Defined by the upper tertile (≥14) of the distribution in the current study population to the 6-item scale recommended by Siegrist. ‡ Defined by the combination of high psychological demands (≥24) and low decision latitude (≤72) on the french version of the 18-item of

Karasek questionnaire. § Defined by an efforts/reward ratio >1 as proposed by Siegrist. ** Defined as exposure to postural risk factors equal or higher than the median value of the current study population. †† These subjects were excluded for the shoulder-neck analysis. ‡‡ These subjects were excluded for the lower back analysis. §§ These subjects were excluded for the upper limbs analysis.

65

65

Table 3. Effect of postural risk factors and job strain on the 6-month incidence proportion of musculoskeletal symptoms among white-collar men - Odds ratio (95% CI)

Number Cases Crude Adjusted Model 1 Adjusted Model 2‡‡‡ AP§§§

Shoulder-neck: Low postural / low job strain 294 14 1.00 (reference) 1 *.00 (reference)*** 1.00 (reference)

Low postural / high job strain 39 4 2.29 (0.71-7.33) 2.25 (0.70-7.27) 2.32 (0.70-7.66)

High postural / low job strain 151 13 1.88 (0.86-4.12) 2.03 (0.92-4.47) 2.08 (0.93-4.62)

High postural / high job strain 41 6 3.43 (1.24-9.50) 3.52 (1.26-9.82) 2.94 (0.97-8.94) -0.15 (-1.62-1.32)

Lower back: Low postural / low job strain 282 28 1.00 (reference) 1.00 (reference)║ 1.00 (reference)



High postural / high job strain 41 7 1.87 (0.76-4.60) 1.49 (0.55-4.01) 1.66 (0.61-4.55) 0.80 (0.23-1.37)

Upper limbs : Low postural / low job strain 320 14 1.00 (reference) 1.00 (reference)¶ 1.00 (reference)



High postural / high job strain 48 3 1.46 (0.40-5.27) 1.46 (0.40-5.30) 1.48 (0.40-5.46) -2.30 (-7.08-2.48)

‡‡‡ Corresponds to model 1 plus adjustment for musculoskeletal symptoms at baseline.

§§§ Attributable proportion computed from odds ratios of model 2.. **** Adjusted for age

║ Adjusted for age, health perception at follow-up and stressful life events at baseline. ¶ Adjusted for age.

66

66

ber Cases Crude Adjusted Model 1

2††††

AP‡‡‡‡

Table 4. Effect of postural risk factors and job strain on the 6-month incidence proportion of musculoskeletal symptoms among white-collar women - Odds ratio (95% CI)

Num Adjusted Model

Shoulder-neck: Low postural / low job strain 1.00 ce) 1.00 (reference) 356 32 (referen 1.00 (reference)§§§§



High postural / high job strain 57 13 2.99 (1.46-6.13) 3.22 (1.56-6.66) ║

3.38 (1.58-7.22) 0.44 (-0 6-0.94)

Lower back: 1

0.27 (-0 4-0.88)

Upper limbs :

0.36 (-0. 3-1.05)

.0

Low postural / low job strain 341 22 1.00 (reference) .00 (reference) 1.00 (reference)



High postural / high job strain 62 16 5.04 (2.47-10.30) 4.60 (2.05-10.33) ¶

5.51 (2.33-13.03) .3

Low postural / low job strain 378 26 1.00 (reference) 1.00 (reference) 1.00 (reference)



High postural / high job strain 59 8 2.12 (0.91-4.94) 1.95 (0.83-4.60) 2.25 (0.94-5.40) 3

†††† Corresponds to model 1 plus adjustment for musculoskeletal symptoms at baseline.

. ‡‡‡‡ Attributable proportion computed from odds ratios of model 2. §§§§ Adjusted for age and psychological distress at follow-up

║ Adjusted for age and stressful life events at baseline. ¶ Adjusted for age, and for psychological distress, overcommitment and health perception at baseline.

Chapitre IV- Manuscrit 2

Interaction entre les facteurs de risque posturaux et le déséquilibre efforts-reconnaissance au travail sur la survenue des TMS chez les utilisateurs de poste informatique : Étude prospective sur trois ans

Auteurs : Julie Lapointe, Clermont E. Dionne, Chantal Brisson et Sylvie Montreuil

Ce chapitre reproduit le texte d’un article intitulé Interaction between postural

risk factors and effort-reward imbalance on self-reported musculoskeletal

symptoms among white-collar workers: a 3-year prospective study qui sera soumis

pour publication dans la revue Scandinavian Journal of Work, Envrironment &

Health

Résumé

OBJECTIF : Évaluer la présence d’un effet d’interaction entre les facteurs de risque

posturaux et le déséquilibre efforts-reconnaissance au travail (modèle de Siegrist) sur

la proportion d’incidence des troubles musculosquelettiques (TMS) au cou et aux

épaules, au bas du dos, et aux membres supérieurs. MÉTHODES : Les participants,

composant une cohorte de 2 431 cols blancs, sans TMS au départ, ont répondu à un

questionnaire auto-administré. Les facteurs de risque posturaux du travail au poste

informatique et le déséquilibre efforts-reconnaissance ont été mesurés par ce

questionnaire. Après un suivi de trois ans, la proportion d’incidence des TMS dans

les six derniers mois a été évaluée pour chacun des trois sites anatomiques étudiés à

l’aide d’une version modifiée du questionnaire de type « nordique ». Les analyses ont

été stratifiées selon le genre. La fraction étiologique due à l’interaction (FEi) et son

intervalle de confiance à 95% (IC à 95%) ont été utilisés comme indicateurs de la

présence d’interaction dans le modèle additif. RÉSULTATS : Deux interactions

significatives entre les facteurs de risque posturaux et le déséquilibre efforts-

reconnaissance ont été observées chez les femmes pour les TMS au cou et aux

épaules et aux membres supérieurs avec des FEi de 0,64 (IC à 95% : 0,21-1,07) et de

0,57 (IC à 95% : 0,08-1,06), respectivement. Des indications (non significatives) de

la présence d’interaction ont également été observées chez les hommes pour les sites

du bas du dos 0,60 (IC à 95% : -0,31-1,51) et des membres supérieurs 0,41 (IC à

95% : -0,99-1,81), et chez les femmes pour le site du bas du dos 0,25 (IC à 95% : -

0,37-0,87). CONCLUSION : Ces résultats suggèrent que la présence simultanée des

facteurs de risque posturaux et du déséquilibre efforts-reconnaissance accroît l’effet

pathogène individuel de chacun de ces facteurs surtout chez les hommes au site du

bas du dos. Ces résultats sont des plus encourageants pour le domaine de la santé et

sécurité au travail puisque cela implique que le fait de retirer un de ces deux facteurs

de risque, selon ce qui est possible de modifier pour un poste de travail particulier,


l’interaction.

Abstract

OBJECTIVE: To investigate interaction between postural risk factors and effort-

reward imbalance (Siegrist’s model) on the incidence proportion of self-reported

musculoskeletal symptoms in the shoulder-neck, lower back and upper limbs regions.

METHODS: A cohort of white-collar workers (N=2,431), free of musculoskeletal

symptoms, was assessed on postural risk factors and effort-reward imbalance at work

with a self-reported questionnaire. After a 3-year follow-up, the 6-month incidence

proportion of musculoskeletal symptoms in the three body sites was measured with a

modified version of the Nordic questionnaire. Analyses were stratified for gender.

Interaction was defined as a departure from addition of individual risk factors effect

and its importance was estimated with the attributable proportion due to interaction

and its 95% interval. RESULTS: For women, two significant attributable proportions

due to interaction between postural risk factors and effort-reward imbalance were

observed in the shoulder-neck 0.64 (95% CI: 0.21-1.07) and the upper limbs 0.57

(95% CI: 0.08-1.06) sites. An indication of interaction was observed for men in the

lower back 0.60 (95% CI: -0.31-1.51) and the upper limbs 0.41 (95% CI: -0.99-1.81)

and for women, in the lower back 0.25 (95% CI: -0.37-0.87). CONCLUSIONS: An

additive interaction was observed between postural risk factors and the effort-reward

imbalance on incidence of musculoskeletal symptoms in men and women white-

collar workers. The simultaneous presence of postural risk factors and effort-reward

imbalance seems to increase the pathogenic effect of each risk factor on the incidence

of musculoskeletal symptoms. This interaction effect is of primary importance for

work intervention practices as it means that succeeding to reduce anyone of these two

risk factors will likely have the additional benefit of reducing the interaction effect

part of the incidence of musculoskeletal symptoms.

Key terms: computer work, occupational disease; Siegrist’s model; questionnaire;

workload; etiology; psychosocial factors.

70

70Introduction

Musculoskeletal symptoms are extremely frequent in the working population [160].

In Quebec, Canada, as in the European Union, the human, social and economic

burden associated with this group of health problems is constantly increasing [5,

161]. Workers who use a video display unit (VDU) are particularly susceptible to

develop musculoskeletal symptoms with reported prevalence as high as 50% [6].

Current scientific hypotheses support a multifactorial etiology for musculoskeletal

symptoms, which encompasses physical, psychosocial, socio-demographic, and

individual aspects. However, some causal mechanisms, like interaction between risk

factors, are still not well documented [17].

The effect of postural risk factors related to VDU work on the incidence of

musculoskeletal symptoms has been investigated. Postural risk factors such as static

seated posture, number of breaks, workstation adjustments and hours of work at the

VDU have been related to musculoskeletal symptoms in review studies [61, 75, 78].

The effect of psychosocial risk factors on musculoskeletal symptoms have been

widely investigated with the job strain model of Karasek [11] which comprises the

psychological demands, the decision latitude, and the social support of the

environment at work. However, a more recent model has been proposed by Siegrist

[13] to define pathogenic work situations caused by the imbalance between efforts

and rewards. The effort-reward (E-R) imbalance model is based on the social

exchange process of work between efforts spent (i.e. work demands and obligations)

and the rewards received (i.e. money, esteem and career opportunities, including job

security). An imbalance, defined by high efforts and low rewards, is believed to elicit

strong negative emotional reactions which, in the long run, can have an impact on

worker’s health [172]. This model also introduces the individual risk factor of

overcommitment, which characterizes subjects with an excessive involvement in

71

71work and a high need of approval. Overcommitment is believed to act as an effect

modifier of the effect of E-R imbalance on health problems [15].

Only four cross-sectional studies [14, 16, 102, 173] and one prospective study [174]

analyzed the effect of E-R imbalance on musculoskeletal symptoms and not one of

them had a population of workers using VDU. Moreover, no other studies did

investigate the interaction between E-R imbalance and the postural risk factors on the

incidence of musculoskeletal symptoms. Interaction, in epidemiology, defines

situations where risk factors cooperate to increase disease frequency [137]. In public

health, interaction based on the additivity of effects is most relevant to assess a causal

mechanism between two risk factors [157]. Among interaction measures based on the

additivity scale, the attributable proportion due to interaction (AP) estimates the

proportion of disease occurrence caused solely by the interaction mechanism between

the two risk factors.

The objective of the current study was to investigate interaction between postural risk

factors and E-R imbalance on the incidence proportion of self-reported

musculoskeletal symptoms in the shoulder-neck, lower back and upper limbs regions

among white-collar workers.

72

72Study population and methods

Design

This study used data collected in the context of a larger study investigating the effect

of preventive interventions on musculoskeletal, cardiovascular and mental health in

white-collar workers [140]. The population was composed of 2,431 participating

employees of three large public service organizations in Québec City, Canada. Their

jobs encompassed the full range of white-collar occupations, including senior and

middle managers (4.9%), professionals (42.4%), technicians (25.3%) and office

workers (27.4%). Overall, baseline data collection was conducted between June 2000

and June 2003 and follow-up data collection was completed between October 2004

and November 2006. Mean follow-up time was 3.3 years (SD 0.9). Initial

participation rate was 76% and follow-up rate was 91%. Subjects were met at their

worksite during working hours and completed at both times a self-administered

questionnaire on work organization and health. Height and weight were measured by

research personnel. The study protocol was approved by the Institutional Ethics

Board of Laval University and all participants gave written informed consent.

Study population

To be eligible for this particular study, subjects had to be aged 18 to 60 years old at

baseline, to be working a minimum of 25 hours/week at both measurement times, and

to have at least one year of seniority in the organization at baseline. Pregnancy and

presence of musculoskeletal inflammatory diseases at baseline (rheumatoid arthritis

or ankylosing spondylitis) were exclusion criteria. Retired workers and those in leave

of absence since less than 60 days at follow-up were included. Subjects had to be free

of past acute injuries and musculoskeletal symptoms at baseline at the specific body

region concerned by the analyses of shoulder-neck, lower back and upper limbs.

Musculoskeletal symptoms at baseline were defined by the reported symptoms in the

73

73previous six months with related functional limitations in daily life activities.

Subjects with missing data on anyone of these eligibility criteria were excluded.

The study population comprised a total of 1,342, 1,294 and 1,466 subjects for the

analyses of incidence proportions of musculoskeletal symptoms for shoulder-neck,

lower back and upper limbs, respectively. Close to 59% of subjects were women and,

the overall mean age was 43.8 (SD 7.0) years (Table 2). Men and women had a mean

of 12.3 (SD 8.4) years and 11.8 (SD 8.4) years of seniority in the organization,

respectively. The mean duration of VDU work per day was 4.9 (SD 2.1) hours for

men and 5.2 (SD 1.9) hours for women.

Outcome

The outcome under study was self-reported musculoskeletal symptoms at follow-up

in one of the three body regions: 1) shoulder-neck, 2) lower back, and 3) upper limbs.

Upper limbs included forearms, wrists and hands. A modified version of the Nordic

questionnaire was used to measure musculoskeletal symptoms [33]. Incident cases

were defined by musculoskeletal pain, ache or discomfort in the last six months

(answered by yes or no) with related functional limitations at work, at home or in

leisure activities. Functional limitations were documented by the following question:

“Did you have to decrease your activities secondary to your musculoskeletal

symptoms?” and were measured by a yes or a no answer for each three categories of

activities. Preshaded manikins were used to help subjects identify the correct body

region [162]. Subjects with missing data on one of these outcome definitions were

excluded for the analyses pertaining to this outcome.

Effort-Rewards Imbalance

Efforts at work were measured by four items (Chronbach’s α = 0.65). Two of these

items were drawn from the original effort scale proposed by Siegrist [15]: “I am often

pressured to work overtime” and “Over the past few years, my job has become more

74

74and more demanding”. The two other items were very similar to the recommended

formulation “I have enough time to get the job done (reversed coding)” and “My

tasks are often interrupted before they can be completed”. The score for this scale

varies from 4 to 16; higher scores reflected higher perceived efforts.

Rewards were measured by the French version of the 11-item scale recommended by

Siegrist [15] and validated by Niedhammer et al., 2000 [97]. This scale contains three

subscales: esteem (five items), job promotion and salary (four items), and job security

(two items). Lower scores reflected lower perceived rewards.

For the effort and the reward scales, answers were based on a 4-point Likert scale

instead of the recommended 5-point Likert scale in an attempt to unify and to

simplify the questionnaire administration. The score ranged from 4 to 16 for the effort

scale and from 11 to 44 for the reward scale. Missing data on only one item for the

effort scale and two or fewer items for the reward scale were imputed based on the

average score for that particular scale. Data were imputed for effort and reward scales

to 0.48% and 1.9% of the current study participants, respectively.

As proposed by Siegrist [15], a ratio was computed by dividing the sum of the effort

scale by the sum of the reward scale. A correction factor was used to adjust for the

unequal number of items between each scale. This ratio allowed the identification of

subjects with an E-R imbalance. Subjects with a ratio over one were considered in the

high risk group, the E-R imbalance group. On the opposite, subjects with a ratio of

one or less were considered in the low risk group, the E-R balance group.

Postural risk factors

A minimum of four hours/day of VDU work was necessary for assessment of

postural risk factors in order to obtain a minimal exposure time to VDU work [9,

165]. Subjects exposed to less than four hours/day were classified in the low postural

risk factors group. Among subjects working on a VDU for four hours/day and more,

75

75seven postural risk factors related to the VDU workstation were measured with the

self-administered questionnaire. Pictograms accompanied written items in order to

improve the psychometric properties of the measures [141, 166]. These postural risk

factors were defined by a static seated posture (yes or no), possibility to take regular

breaks (yes or no), monitor height (measured in reference to the line of vision and

according to the use of bifocal glasses or not), neck rotation caused by lateral position

of the screen, keyboard height (measured in reference to elbow height), and the

presence of armrests when using keyboard (yes, no) or mouse (yes, no). The presence

of a risk factor, based on Health Canada ergonomic guidelines [167], was given one

point except for the absence of armrests while using keyboard and mouse which were

given 0.5 point each. Subjects with missing data on only one item on these measures

of postural risk factors were kept for the analyses (2.5% of the study population);

subject with more than one missing data were excluded. For each subject, a sum of

reported postural risk factors was computed. A cut-off point was fixed at 2.5, which

represents the median value in our study population and is comparable to what was

used in previous studies [35, 49]. Subjects with a sum of less than 2.5 were classified

in the low postural risk factors group along with subjects working less than four

hours/day on a VDU. Subjects with a sum of 2.5 and more of reported postural risk

factors were classified in the high postural risk factors group.

Covariables

Overcommitment, which is hypothesized to act as an effect modifier of the

association between E-R imbalance and health outcomes, was measured with the

short version (six items) of the recommended scale [15]. The French version of these

six items has been validated [97]. This scale comprises the inability to withdraw from

work obligations (five items), and impatience and irritability (one item). Answers

were measured on a 4-point Likert style scale and the score ranged from 6 to 24.

Missing data on only one item in this measure was imputed by the average score for

the scale. Higher scores indicated higher level of overcommitment. Subjects who

scored in the upper tertile of the distribution in the current study population were

76

76considered at high risk. Social support at work was measured with the 11-item scale

proposed by Karasek [143] (score ranged from 11 to 44). Low social support status

was determined by the median of an external reference population [144] and was

defined by a score lower or equal to 34.

Demographic and individual variables were collected at baseline and follow-up.

Information on age, marital status, formal education (highest level completed),

number of children, smoking status (smoking was defined by one or more cigarette

per day), job category, seniority in the organization, sedentary behaviour (engaged in

physical activity less than once per week during the previous six months), stressful

life events during the prior 12 months, and menopausal status was collected. Body

mass index was computed from direct measurements of subject’s height and weight

taken at baseline and follow-up (<27, ≥27 kg/m²). Self-assessed health was measured

with the question “Compared with others of the same age, would you say that your

own health is in general: excellent, very good, good, fair, poor?”. Psychological

distress was measured with the validated French version of the 14-item Psychiatric

Symptom Index [149]. Patients with scores ≥26.19, which represents the highest

quintile observed in the general population [144], were considered cases of

psychological distress.

Finally, a variable named “musculoskeletal symptoms to other body regions” was

constructed to account for the presence of baseline musculoskeletal symptoms to a

different body region than the one that was analyzed. For example, in the analysis of

shoulder-neck region, subjects with baseline musculoskeletal symptoms in the lower

back and/or the upper limbs were classified has having “musculoskeletal symptoms

to other body regions”. Musculoskeletal symptoms were defined by the presence of

self-reported symptoms in the last six months accompanied by related functional

limitations.

77

77Statistical analyses

As recommended for studying interaction between two risk factors [153], four

exposure groups were created: high postural and E-R imbalance, high postural and E-

R balance, low postural and E-R imbalance and finally, low postural and E-R

balance. Subjects in the low postural and E-R balance were the reference group.

Unconditional logistic regression was used to estimate crude and adjusted odds ratios

with 95% confidence intervals for each exposure group. Effect modification of

overcommitment was tested by using stratification and Breslow Day tests [155]. Age

was forced in the adjusted models either as a continuous variable or in categories

(<35, 34 to 44, >44) according to the fit of logistic regression [150].

To create the first adjusted model, (model 1), we started by entering exposure groups

and age. Then we adjusted for covariables that brought about a change of 10% or

more in at least one of the exposure odds ratios, using a forward step strategy. When

the model needed adjustment for a variable measured both at baseline and at follow-

up, the model’s tolerance and variance inflation factors were analyzed to assure that

mutual dependency was not introduced [151]. If this was the case, only the variable

bringing about the greatest change in exposure odds ratios was kept in the model.

The second adjusted model, (model 2), was created by the addition, to model 1, of

musculoskeletal symptoms to other body regions at baseline. Since musculoskeletal

symptoms to other body regions can either act as a confounder or as an intermediate

factor [124], model 2 enabled us to assess its effect in our study population. In the

case of an intermediate action (detected by a systematic decrease of exposure odds

ratios), model 1 was to be used to estimate the attributable proportions due to

interaction.

All analyses were performed separately for men and for women. Each body region

was considered separately. Deviance statistics and influence diagnostics were

78

78examined to achieve adequate Goodness of fit [150]. Analyses were performed with

SAS 9.1 package [159].

Assessment of interaction

The attributable proportion due to interaction (AP) refers to the proportion of

musculoskeletal symptoms cases solely due to the interaction process among subjects

exposed to both risk factors [153]. The AP is, among the other interaction measures,

the most robust one when odds ratio are used to approximate risk proportions [158].

The AP and its 95% confidence interval (95% CI) [154] were computed directly from

the odds ratios obtained by logistic regression [153]. The AP was calculated with the

following formula: [(OR11 – OR01 – OR10 + 1)/ OR11] where OR11 represents the odds

ratio for the high postural and high job strain, OR01 represents the low postural and

high job strain and OR10 represents the high postural and low job strain groups. Null

or negative values of the AP were interpreted as absence of interaction [157, p.341].

79

79Results

The incidence proportion of musculoskeletal symptoms in the last six months with

associated functional limitations was, for men, 7.0% for shoulder-neck, 10.0% for

lower back and 5.6% for upper limbs. For women, these incidence proportions were

11.1%, 10.6% and 7.6% respectively for shoulder-neck, lower back and upper limbs.

Crude and adjusted odds ratios and the AP due to interaction are presented in Tables

5 and 6. Overcommitment did not modify E-R imbalance effect in the interaction

analyses. Adjustment for confounding factors generally reduced slightly the crude

associations (model 1). Further adjustment for musculoskeletal symptoms in the other

body regions (model 2) resulted overall in a slight increase of the associations thus

indicating no intermediate effect for the latter risk factor. With only one exception

(i.e. the high postural and E-R balance group for the shoulder-neck analysis in men)

the highest odds ratios were found in the high postural and E-R imbalance groups.

For men (Table 5), no significant crude or adjusted effects were observed with

musculoskeletal symptoms in the shoulder-neck, the lower back, or the upper limbs

regions.

For women (Table 6), the crude effect in high postural and E-R imbalance group was

significant with musculoskeletal symptoms in all three body regions. These effects

remained significant in the adjusted model 2. Generally, the other exposure groups

were not significantly associated with musculoskeletal symptoms with the exception

of the high postural and E-R balance in the lower back region.

The AP due to interaction, computed from model 2, varied between -0.31 and 0.64.

For women, two significant AP were observed in the shoulder-neck and the upper

limbs regions. For men, two body regions had a potential although not significant

80

80interaction with the highest AP found in the lower back region. Finally, absence of

interaction was observed for men in the shoulder-neck region.

81

81Discussion

Main results

Our study investigated interaction between postural risk factors and E-R imbalance

on the 6-month incidence proportion of musculoskeletal symptoms in the shoulder-

neck, lower back and upper limbs regions. Significant interaction between postural

risk factors and E-R imbalance was found for women on the incidence of

musculoskeletal symptoms in the shoulder-neck and the upper limbs regions. For

men, two body regions had an indication of interaction although not significant.

Overcommitment did not modify the association between E-R imbalance exposure

and musculoskeletal symptoms in the interaction analyses.

Comparison with former research

To our knowledge, only seven studies have investigated interaction between work

physical and psychosocial risk factors [20-25, 60]. Among these studies, four have

computed the AP [20, 21, 24, 25]. It was possible for us to compute the AP from two

other articles [22, 23]. The remaining article [60] did not use any of the recommended

interaction measures [137] and it was not possible to compute the AP from their data.

Cautious comparisons with these studies are needed due to marked differences in

exposure assessment, population and design. These studies were mainly cross-

sectional [20-22, 25], only one had a study population specific to VDU work [24],

and no one had a comparable definition of postural risk factors related to VDU work.

The majority of these studies combined men and women in their analyses [20-22, 24]

and only one did compute confidence intervals for the AP [21]. Varied AP values

were reported by these studies, ranging from 0.06 to 0.70, and no systematic patterns

seemed to emerge. Overall, for these studies, nine positive AP values were observed

against one null value. This is concordant with our results since we obtained a

82

82majority of positive AP. These results let us suspect that an interaction is present

between postural and E-R imbalance at work even if more research will be necessary

to confirm the conclusion.

Few studies have used a definition of musculoskeletal symptoms that includes both

pain and functional limitations despite its relevant informative value [117]. One study

measured the 6-month prevalence of lower back symptoms with related functional

limitations [148] and observed a 12.3% value. Two studies have measured a 12-

month incidence proportion of musculoskeletal symptoms with related functional

limitations. They observed proportion values of 11.6% for the lower back region

[114] and 11% for the neck region [39]. These results are similar to the incidence

proportions found in the current study.

In our study, men seemed to be more at risk of developing lower back symptoms than

shoulder-neck or upper limbs symptoms. This was also observed in a prevalence

study conducted in the Quebec working population [108]. Furthermore, we observed

that musculoskeletal symptoms to the upper limbs were always the less frequent for

both men and women. This was also observed previously [5, 126].

The proportions of subjects exposed to an E-R ratio over one in our study (25.8% for

men and 27.6% for women) was similar to the proportions of exposed subjects in a

study by Peter et al., 1998 [102] in administrative personnel. Among the two other

studies that used a similar population, comparisons of proportion of exposure are

difficult to make because the most adverse tertile [81, 175] was used instead of the E-

R imbalance ratio.

Even if an effect modification of overcommitment on the association between E-R

imbalance and health outcomes was proposed by Siegrist [15], it has been rarely

investigated in the literature [100]. The absence of effect modification by

overcommitment observed in our study population is concordant with the results

observed in two studies on employee’s well-being [101, 176]. On the other hand, our

83

83results are in contradiction with findings of a previous cross-sectional worker

population study [175]. Nevertheless, this study used a proxy measure of

overcommitment and the analyses were exploratory. The individual effect of

overcommitment seemed to be positively associated with health outcomes [14, 16,

101] but this analysis was not conducted in the current study.

In our study, musculoskeletal symptoms to other body regions did not act as an

intermediate factor by introducing overadjustment and decreasing the associations.

Even if this phenomenon was observed in a previous prospective study [23], this

variable did actually act as a confounder in our study population. Model 2 is then

representing the best adjustment possible in our study.

Methodological considerations

Our study had several methodological strengths. The baseline and follow-up

participation proportions were excellent, and we have considered multiple possible

confounders in model adjustments. We have assessed three body regions in order to

encompass the global phenomenon of musculoskeletal symptoms [126, 168]. We

have conducted separate analyses for men and women, since the associations of risk

factors to musculoskeletal symptoms have shown great differences by gender in the

literature [27, 44, 62, 73, 75, 105-108].

Another strength of the current study was our outcome definition. Defining

musculoskeletal symptoms by their presence in the last six months accompanied by

related functional limitations captured symptoms causing an important impact on

worker’s quality of life. Moreover, it has also resulted in reducing the incidence

proportion of musculoskeletal symptoms close to or lower than 10%, thus allowing

the use of odds ratios obtained from logistic regression as valid estimates of risk

ratios. Finally, it is important to notice that the 6-month recall period is less

commonly used than the 12-month recall period. However, in the current absence of

consensus for the best time frame for measuring musculoskeletal symptoms, we

84

84postulate that a 6-month recall period is comparable if not superior to the 12-month

recall period since a shorter recall period reduces recall bias [29].

Nonetheless, our study has several limitations. First, the precision of estimates was

low for some associations as shown by large confidence intervals (Table 5 and 6).

The actual final sample size of this study was influenced by our choice of exclusion

criteria. To achieve a better internal validity, numerous exclusion criteria were

applied to the study base. Only a few studies [38, 48, 169] have excluded subjects

with a history of past acute injury at specific body region or subjects with

musculoskeletal inflammatory disease (rheumatoid arthritis or ankylosis spondylitis).

Our attempts to reintegrate subjects with these particular characteristics resulted in

lower associations (data not shown). In fact, in our study, subjects with previous

injury or medical conditions related to musculoskeletal structures had an increased

proportion of musculoskeletal symptoms for the unexposed groups. These latter

analyses support our methodological choice to exclude those subjects.

As in most occupational health studies, the strength of the associations observed

could have been underestimated by the presence of a healthy worker effect. In our

analyses, even if initial and follow-up participation proportions were high, we have

observed some significant differences between the study participants and eligible

workers who have not participated or were lost to follow-up (data not shown).

Among subjects who refused to participate initially, there was a significant larger

proportion of office workers. Also, among subjects who were lost to follow-up, age

was higher, education was lower, the duration of VDU work was longer for women

and psychological distress was more frequent among men, compared to those who

completed follow-up. Since these characteristics were generally associated with

greater risk of developing musculoskeletal symptoms in this study, it is possible that

the loss of these subjects contributed to underestimate the strength of the associations

studied, although we can not ascertain this fact.

85

85A healthy worker effect could also have occurred in our study secondary to the

exclusion of subjects with musculoskeletal symptoms at baseline, thus leaving a

healthier study population [170]. However, the exclusion of these symptomatic

subjects seemed to reduce confounding. In fact, some studies observed that baseline

musculoskeletal symptoms were strong predictors of future musculoskeletal

symptoms regardless of the work exposure level [62, 77, 105, 106]. Also, a review

[141] reported that subjects with musculoskeletal symptoms are rating their exposure

differently than asymptotic subjects. Therefore, even if the exclusion of subjects with

musculoskeletal symptoms at baseline can have underestimated the strength of our

associations, we believe that it was a sound methodological choice. Moreover,

subjects with musculoskeletal symptoms at baseline were excluded in many other

prospective studies [23, 36, 52, 84, 109, 110].

Finally, a healthy worker effect can also occur if highly exposed subjects at baseline

decreased their exposure to postural risk factors or to E-R imbalance during the

follow-up period. We have tested this hypothesis by comparing the number of

subjects who have decreased versus increased their exposure level between baseline

and follow-up with a McNemar test (data not shown). The McNemar statistic (for

paired data) tested the null hypothesis that there is no differential change of exposure

level in our study population between baseline and follow-up. We have observed that

although keyboard height was more appropriate and head rotation was less frequent at

follow-up, the reported duration of VDU work was higher and the possibility to take

regular breaks was lower. No change between baseline and follow-up were observed

for the other postural risk factors and for E-R imbalance. Overall, exposure level to

postural risk factors and E-R imbalance have stayed stable over time in our study

population. We thus conclude that this last aspect of a healthy worker effect is not a

major concern in our study.

The potential bias introduced by self-reported data on postural risk factors at work is

another limitation of our study. Generally, self-reported data have the tendency to

overestimate the duration of VDU work [166, 171] although not always [141]. On the

86

86other hand, a previous study has found that subjects correctly identify the absence of

postural risk factors but incorrectly identify their presence [166]. This last

observation would possibly translate into a non-differential underestimation of the

presence of postural risk factors. It is unfortunately not possible for us to appreciate

the definite effect of such a bias on our results.

Few standardized scales are available to assess postural risk factors specific to VDU

work. We have selected the seven most important postural risk factors according to

the available evidence in the scientific literature on VDU work [35, 49]. According to

a review by Stock et al. (2005) on the reproducibility and validity of workers’ self-

reports of physical work demands, the questions that we have used to measure

duration of VDU work and the keyboard height had good psychometric properties

[141]. Nonetheless, it would be important that future studies develop a standardized

instrument with adequate psychometric properties.

Another potential limit of this study is related to the outcome measure.

Musculoskeletal symptoms were measured after a 3-year follow-up but were

measured for the last six months. This definition has left a gap period during which

study subjects could have suffered from musculoskeletal symptoms and recovered

without being identified in our analyses. This is particularly problematic with

musculoskeletal symptoms since their transient nature is well known. However, we

suppose that the more serious and recurrent symptoms were captured with the 6-

month incidence proportion. Despite all, more regular assessments of the outcome

should be preferred in future research design.

Concerning the E-R scales, the fact that a proxy measure of the effort scale was used

for two items can be considered a limit of the current study. However, the Chronbach

α of this scale was high and the formulations of the items were very similar to the

original ones. Most of all, even if standardized and valid measures are to be preferred,

the E-R imbalance model seemed to be robust to proxy measures [100]. Finally, the

use of a 4-point Likert type answer scales instead of the recommended 5-point Likert

87

87scale, could have had an impact on subjects’ exposure classification. However, since

both the 4-point and the 5-point answer scales were available at the follow-up

measure, it was possible for us to compare subject classification between these two

scoring scale in our study population. Adequate correlation coefficient were obtained

between the 4-point to the 5-point answer scales for the effort scale (r = 0.78) and the

reward scale (r = 0.80). However, the E-R imbalance ratio was poorly correlated (r =

0.24) when we compared the 4-point to the 5-point answer scales. The 4-point

version classified 30.8% of study participants with an E-R imbalance and the 5-point

version classified 2.9%. If the exposure proportion is more valid with the 5-point

Likert type scale, it is then possible that an overestimation of our estimate took place

in our study. Nevertheless, a 2.9% exposure proportion to E-R imbalance seems low

and its validity to identify imbalance in our study is also questionable as no other

studies with similar population did report such low exposure proportion.

88

88Concluding remarks

The interaction between postural risk factors and job strain must be considered since

workers are often exposed simultaneously to these two risk factors in their work

environment. This simultaneous presence seems to increase the pathogenic effect of

each individual risk factor on musculoskeletal symptoms development. Since it is

often utopic to aim at eliminating every risk factor at work, this interaction effect is

thus of primary importance for work intervention practices. In fact, it means that

succeeding to reduce anyone of these two risk factors will likely have the additional

benefit of reducing the interaction effect part of the incidence proportion of

musculoskeletal symptoms. Finally, in the light of the actual high prevalence of

musculoskeletal symptoms among workers, even small reductions of the pathogenic

effect of risk factors would likely create a considerable positive impact on public

health.

Acknowledgements

The authors thank the study subjects and the work organizations that participated to

this study funded by the U.S. National Institute for Occupational Safety and Health

(NIOSH), Grant number OH07647.

J Lapointe was supported by scholarships from the Quebec Institute for Occupational

Safety and Health (Institut de recherche Robert-Sauvé en santé et en sécurité du

travail – IRSST) and the Interdisciplinary Research Group on Work Organization and

Health (Groupe interdisciplinaire de recherche sur l’organisation et la santé au travail

- GIROST). CE Dionne is a Quebec Health Research Fund (FRSQ) Scholar.

89

89

* A †

Table 5. Effect of postural risk factors and E-R imbalance on the 6-month incidence proportion of musculoskeletal symptoms among white-collar men - Odds ratio (95% CI)

Number Cases Crude Model 1 Model 2**** P††††

Shoulder-neck: Low postural / E-R‡‡‡‡‡

balance (reference)§§§§§

258 13 1.00 (reference) 1.00 1.00 (reference)

Low postural / E-R imbalance 75 5 1.35 (0.46-3.91) 1.31 (0.45-3.83) 1.21 (0.41-3.58)

e -0.31(-1 3-1.21)

Lower back:

e

e 0.60 (-0 1-1.51)

Upper limbs:

e

e 0.41(-0. 9-1.81)

High postural / E-R balance 129 12 1.93 (0.86-4.37) 2.14 (0.94-4.87) 2.21 (0.96-5.11)

High postural / E-R imbalanc 63 7 2.36 (0.90-6.17) 2.32 (0.88-6.12) 1.85 (0.65-5.23) .8

Low postural / E-R balance 251 26 1.00 (reference) 1.00 (reference)║ 1.00 (reference)

Low postural / E-R imbalanc 71 4 0.52 (0.17-1.53) 0.44 (0.15-1.34) 0.36 (0.10-1.26)


High postural / E-R imbalanc 57 8 1.41 (0.60-3.31) 1.02 (0.40-2.58) 1.04 (0.40-2.67) .3

Low postural / E-R balance 276 17 1.00 (reference) 1.00 (reference)¶ 1.00 (reference)



High postural / E-R imbalanc 69 4 0.94 (0.31-2.88) 0.94 (0.31-2.88) 0.88 (0.28-2.78) 9

.

.

***** Corresponds to model 1 plus adjustment for musculoskeletal symptoms at baseline2. ††††† Attributable proportion computed from odds ratios of model

d. ‡‡‡‡‡ Effort-rewar§§§§§ Adjusted for age║ Adjusted for age, health perception at follow-up and stressful life events at baseline. ¶ Adjusted for age.

90

90

M ** A ††

Table 6. Effect of postural risk factors and E-R imbalance on the 6-month incidence proportion of musculoskeletal symptoms among white-collar women - Odds ratio (95% CI)

Number Cases Crude Model 1 odel 2**** P††††

Shoulder-neck: Low postural / E-R‡‡‡‡‡‡

balance (reference)§§§§§§

339 35 1.00 (reference) 1.00 1.00 (reference)

Low postural / E-R imbalance 136 14 1.00 (0.52-1.92) 0.86 (0.44-1.69) 0.82 (0.40-1.68)

e 0.64 (0. 1-1.07)

Lower back:

ce

e 0.25(-0. 7-0.87)

Upper limbs:

e

e 0.57 (0. 8-1.06)



Low postural / E-R balance 323 22 1.00 (reference) 1.00 (reference)║ 1.00 (reference)

Low postural / E-R imbalan 125 12 1.45 (0.70-3.03) 1.45 (0.67-3.15) 1.39 (0.60-3.23)



Low postural / E-R balance 365 24 1.00 (reference) 1.00 (reference)¶ 1.00 (reference)




e.

up.

****** Corresponds to model 1 plus adjustment for musculoskeletal symptoms at baselin 2. †††††† Attributable proportion computed from odds ratios of model

rd. ‡‡‡‡‡‡ Effort-rewa§§§§§§ Adjusted for age and psychological distress at follow-║ Adjusted for age and baseline stressful life events. ¶ Adjusted for age, psychological distress, overcommitment and health perception at baseline.

Chapitre V-Discussion générale

5.1 Bref résumé de l'étude

Cette étude prospective menée auprès d’une cohorte de cols blancs suivis pendant

trois ans a tenté d’évaluer la présence d’interaction entre les facteurs de risque

posturaux et psychosociaux sur la survenue des TMS au cou et aux épaules, au bas du

dos, et aux membres supérieurs.

Pour ce qui est des analyses d’interaction entre les facteurs de risque posturaux et

psychosociaux selon le modèle de la tension au travail de Karasek sur la survenue des

TMS au cours des six derniers mois, une interaction significative a été observée au

bas du dos chez les hommes. Des indications d’interaction ont été observées chez les

femmes pour chacun des trois sites anatomiques.

Pour ce qui est des analyses d’interaction entre les facteurs de risque posturaux et

psychosociaux selon le modèle du déséquilibre efforts-reconnaissance de Siegrist sur

la survenue des TMS au cours des six derniers mois, deux interactions significatives

ont été observées chez les femmes au cou et aux épaules et aux membres supérieurs.

Des indications d’interaction ont été observées chez les hommes au bas du dos et aux

membres supérieurs et chez les femmes, au bas du dos.

Par contre, pour ce qui est des analyses d’interaction entre les facteurs de risque

posturaux et psychosociaux sur la survenue des TMS au cours des sept derniers jours,

nos résultats ne nous permettent pas de nous prononcer sur la présence d’effet

d’interaction entre les facteurs de risque posturaux et psychosociaux sur la survenue

des TMS (Annexe E).

92

925.2 Comparaison avec la littérature

Fraction étiologique due à l’interaction (FEi)

Tel que constaté dans notre revue de littérature, peu d’études ont analysé l’interaction

entre les facteurs de risque posturaux et psychosociaux au travail, et encore moins

auprès des travailleurs utilisant un poste informatique. Fait important à réitérer, à

notre connaissance, aucune étude n’a analysé l’effet d’interaction avec le modèle du

déséquilibre efforts-reconnaissance de Siegrist. Quelques études ont observé que la

présence simultanée des deux facteurs de risque entraînait une élévation du risque de

développer des TMS [22, 23, 60]. Notre étude appuie ce constat puisque, dans la

majorité des analyses effectuées, les rapports de cotes des catégories de participants

exposés aux deux facteurs de risque étaient plus élevés que ceux des catégories ayant

seulement l’une ou l’autre des expositions.

Cependant, tel qu’exposé dans les textes de référence au sujet des effets d’interaction

[137, 139, 153, 157], il n’est pas suffisant de faire le constat ci-haut pour affirmer

qu’il y a bel et bien présence d’interaction selon un modèle additif. La présence

d’interaction dans le modèle additif doit être évaluée à l’aide de formules permettant

de juger si la combinaison des deux facteurs de risque engendre un risque

supplémentaire à la somme des effets individuels de chacun d’eux.

Quelques indices existent pour mesurer cet effet d’interaction mais afin d’évaluer

l’impact de l’interaction sur la survenue de nouveaux cas, nous avons utilisé la FEi et

son intervalle de confiance à 95%. La FEi serait de plus l’indice d'interaction le plus

fiable lors de l’utilisation de rapports de cote [158]. La FEi a aussi été utilisée par

quatre [20, 21, 24, 25] des sept études sur l’interaction entre les facteurs de risque

physiques et psychosociaux au travail que nous avons répertoriées. Il nous a été

possible de calculer la FEi à partir des résultats donnés dans deux de ces sept articles

[22, 23].

93

93Il est cependant difficile de comparer les FEi que nous avons observées dans notre

étude avec celles disponibles dans la littérature puisque des différences majeures

existent au niveau des devis, des populations et des expositions analysées. En fait, ces

études étaient en majorité transversales [20-22, 25] et ont, pour la plupart, analysé un

groupe mixte d’hommes et de femmes [20-22, 24]. Une seule avait une population de

travailleurs utilisant un poste informatique [24] et aucune n’a effectué une mesure de

l’exposition aux facteurs de risque posturaux comparable à la nôtre. Les fractions

étiologiques d’interaction observées ou calculées d’après ces études varient entre 0,06

et 0,75 (Tableau 7). Même s’il ne semble pas y avoir un patron systématique dans ces

résultats, on peut noter que la majorité des FEi sont positives. Cette majorité de

résultats positifs, indiquant la présence d’interaction entre les facteurs de risque

physiques et psychosociaux, est concordante avec nos résultats et supporte notre

hypothèse d’étude.

Parmi les études mentionnées ci-haut, une seule a aussi effectué le calcul des IC à

95% associés à la FEi (Devereux et coll., 2002). À l’instar de la majorité de nos

intervalles de confiance, ceux de cette étude incluaient tous la valeur nulle.

L’utilisation des indices d’interaction telle que la FEi requiert une grande puissance

statistique qui est souvent difficile à obtenir avec des études d’observation puisqu’il

est ardu d’avoir assez de sujets dans chacune des catégories d’exposition [153, 157].

Rothman et Greenland, 1998, p.338: […], tests for non-additivity (as well as tests for other statistical interactions) have very little power at typical study sizes, and the corresponding estimates of departure from additivity have little precision.

Rothman, 1986, p. 323: […] there is often an important practical problem in the estimation of interaction, namely, getting adequate numbers of subjects in the necessary categories.

Il est finalement important de mentionner que, même si les FEi sont non

significatives dû à un manque de puissance, il y a quand même une indication de la

présence d’un effet d’interaction selon le modèle additif pour les TMS au cours des

six derniers mois.

94

94Tableau 7. Fractions étiologiques dues à l’interaction (FEi) rapportées dans la

littérature

Population de travailleurs

Sites anatomiques Hommes Femmes Hommes et

femmes

Cou 0,27 [23] 0,06 [23] 0,75 [24]

0,12 [21]

Cou et épaules 0,67 [25]

Bas du dos 0,70 [20] 0,68 [20]

0,38 [22]

Membres supérieurs

0,19 [21]

0,48 [22]

95

95Exposition aux facteurs de risque

La distribution des facteurs de risque posturaux et psychosociaux de nos participants

se compare avec les proportions d’exposition des participants des études menées

auprès de travailleurs utilisant un poste informatique. Pour ce qui est de l’exposition

aux facteurs de risque posturaux, Demure et coll., 2000 [35] et Ortiz-Heranandez et

coll., 2003 [49] ont observé que respectivement 45,4% et 55,0% de leur participants

étaient exposés à trois facteurs de risque et plus. Ceci est comparable au niveau

d’exposition de nos participants, puisque 44,6% étaient exposés à 2,5 facteurs de

risque et plus. De plus, notre niveau d’exposition aux facteurs de risque posturaux se

compare assez bien aux observations faites dans l’étude de Heinrich et coll., 2004

[166], qui ont observé que 32% des participants avaient au moins quatre facteurs de

risque posturaux.

Pour ce qui est du niveau d’exposition à la tension au travail du modèle de Karasek

chez les employés travaillant à un poste informatique, Whalström et coll. (2004) ont

observé une proportion de 14,8% et de 26,0% d’hommes et de femmes exposés à une

forte tension au travail, respectivement. Ceci est similaire aux niveaux d’exposition

que nous avons observés puisque 15,5% d’hommes et 23,6% de femmes étaient

soumis à une forte tension au travail dans notre étude.

Pour ce qui est du niveau d’exposition au déséquilibre du modèle efforts-

reconnaissance de Siegrist, une étude conduite auprès d’une large cohorte de cols

blancs [81] a observé une exposition au déséquilibre efforts-reconnaissance de 41,2%

chez les hommes et de 48,1% chez les femmes. Une autre étude réalisée auprès de la

population générale de travailleurs néerlandais [175] a observé une proportion

d’exposition au déséquilibre de 9,9% en combinant les hommes et les femmes. Notre

étude semble se situer à mi-chemin entre ces observations avec une exposition au

déséquilibre efforts-resonnaissance de 25,8% chez les hommes et de 27,6% chez les

femmes. La variation entre ces niveaux d’exposition est possiblement due au fait que

différentes échelles de mesures et de catégorisation ont été utilisées. Les études ci-

96

96haut mentionnées ont utilisé des échelles approximatives pour évaluer les construits

du modèle du déséquilibre efforts-reconnaissance de Siegrist et leur catégorisation a

été effectuée selon le tertile de leur distribution. Mis à part deux questions légèrement

modifiées, nous avons utilisé les échelles originales proposées par l’auteur du modèle

du déséquilibre efforts-reconnaissance et notre catégorisation a été effectuée selon le

ratio efforts/reconnaissance (Annexe C).

Proportion des TMS

Pour ce qui est de la définition des TMS dans les six derniers mois avec au moins un

déficit fonctionnel associé, les proportions que nous avons observées chez nos

participants (Tableau 8, A : Symptômes dans les six derniers mois…) sont semblables

à celles rapportées dans les autres études ayant utilisé une définition similaire.

Premièrement, Cassidy et coll. (1998) [148] ont observé une prévalence de 12,3% de

TMS au bas du dos dans les six derniers mois. Ensuite, en ce qui a trait aux TMS

associés à des déficits fonctionnels dans la dernière année, Jansen et coll. (2004) ont

observé une proportion d’incidence de TMS au bas du dos de 11,6% [114] et Palmer

et coll. (2001) ont observé une proportion d’incidence de TMS au cou de 11% [39].

Peu d’études ont adopté notre définition de TMS de 3 jours ou plus dans les 7

derniers jours avec une intensité de 5/10 et plus. De façon logique, les prévalences

rapportées dans la littérature pour les TMS au cours des sept derniers jours, sans

critère de durée ou d’intensité pour la douleur, sont plus élevées que les proportions

d’incidence observées dans notre étude pour les sites du cou et des épaules [21], du

bas du dos [20], des membres supérieurs [21] ou pour tous sites confondus [65]. Dans

une étude d’intervention, Brisson et coll., 1999 [133] ont par contre utilisé une

définition identique à la nôtre pour les TMS à sept jours. Ils ont obtenu des

prévalences de 12,8%, 8,7% et de 3,0% pour les TMS au cou et aux épaules, au bas

du dos et aux mains et aux poignets, respectivement. Ces résultats sont très

semblables aux nôtres, (Tableau 8, B : Symptômes dans les sept derniers jours…)

97

97malgré le fait que l’échantillon de l’étude de Brisson et coll., 1999 était constitué à

80% de femmes.

Nous avons observé que pour les hommes de notre étude, la proportion d’incidence

des TMS au bas du dos était toujours plus élevée que pour les autres sites

anatomiques, ce phénomène a aussi été observé dans d’autres études [14, 87, 108,

126]. D’autre part, la proportion d’incidence des TMS aux membres supérieurs a

toujours été plus faible comparée à celle des autres sites et ce, tant chez les femmes

que chez les hommes. Cette dernière observation a aussi été rapportée dans la

littérature [5, 126].

Effet modifiant du soutien social

Dans notre étude, le soutien social n’a pas eu un effet modifiant sur l’effet des

facteurs de risque psychosociaux du modèle de la tension au travail de Karasek sur la

proportion d’incidence des TMS. Ce résultat est en contradiction avec les résultats

observés dans deux études transversales [38, 49] auprès des travailleurs utilisant un

poste informatique. Toutefois, une absence d’effet modifiant du soutien social a été

observée dans un article de revue systématique des interventions en milieu de travail

[177]. Il est possible que notre choix de seuil de catégorisation du faible soutien

social n’ait pas été adéquat. Au Tableau 2, on peut en effet observer qu'il y a une plus

grande proportion de participants classée dans la catégorie du faible soutien social

comparée à la catégorie du soutien social élevé. Pour évaluer si l’absence d’effet

modifiant a été causée par un choix non adéquat de seuil de catégorisation, nous

avons conduit une analyse de sensibilité en utilisant une catégorisation plus

restrictive. Le tertile le plus faible de notre population d’étude a ainsi été choisi

comme seuil de catégorisation. Ceci a abaissé le seuil du faible soutien social de 34 à

32 sur l’échelle de mesure, de façon à ce que 33% de notre population soit classée

dans cette catégorie à risque. Les résultats de ces analyses ont cependant mené à la

même conclusion; il y avait une absence d’effet modifiant du soutien social.

98

98Effet modifiant de l’engagement excessif

L’absence d’effet modifiant de l’engagement excessif sur les relations entre les

facteurs psychosociaux du modèle du déséquilibre efforts-reconnaissance de Siegrist

et la proportion d’incidence des TMS a été observée dans la majorité des analyses.

Une exception est apparue au site du cou et des épaules chez les hommes et les

femmes pour la mesure des TMS au cours des sept derniers jours. Bien qu’aucune

étude utilisant le modèle du déséquilibre efforts-reconnaissance de Siegrist ne soit

méthodologiquement comparable à la nôtre, une étude [175] a cependant observé un

effet modifiant de l’engagement excessif sur l’association entre le déséquilibre

efforts-reconnaissance au travail et le bien-être général des participants. Étant donné

que notre étude est la seule à avoir évalué l’effet modifiant de l’engagement excessif

auprès d’une population d’utilisateurs de poste informatique, il n’est pas possible de

comparer nos résultats adéquatement. Ainsi, d’autres études sur le modèle du

déséquilibre efforts-reconnaissance seront nécessaires afin de mieux comprendre

l’effet modifiant de l’engagement excessif.

Effet de l’âge

À l’instar de quelques études [24, 47, 52, 71, 77] mais en contradiction avec plusieurs

autres [54, 75, 105, 109, 110], l’âge, dans notre étude, n’avait que peu d’associations

avec la survenue des TMS. Ainsi, les rapports de cote associés à l’âge ont varié entre

0,50 à 2,15 mais les intervalles de confiance ont tous inclu la valeur nulle. Il est

possible que l’absence d’association entre l’âge et les TMS que nous avons observée

soit causée par un biais de sélection, notamment celui des travailleurs en bonne santé

(« healthy worker effect » en anglais). Les études prospectives telles que la nôtre sont

moins assujetties à ce biais en comparaison avec les études transversales. Cependant,

même avec des études prospectives, il est possible que ce biais de sélection se soit

créé bien avant le début de l’étude. Dans notre étude, la moyenne d’âge globale était

de 43,8 ans et la séniorité dans l’entreprise était en moyenne de 12,3 ans chez les

hommes et de 11,8 ans chez les femmes, ce qui laisserait amplement de temps aux

participants susceptibles aux TMS d’effectuer ce type de changement d’exposition.

99

99Pour cette raison, des études prospectives effectuées auprès d’employés débutant leur

carrière pourraient mieux nous informer des associations entre l’âge et les TMS.

5.3 Forces de l’étude

Notre étude comprenait plusieurs forces au niveau méthodologique. Parmi ces forces,

notons le devis prospectif, des taux de participation et de suivi élevés, l’utilisation

d’échelles validées pour l’évaluation des aspects psychosociaux, et la mesure d’un

grand nombre de facteurs potentiellement confondants. Ces critères méthodologiques

ont d’ailleurs été fortement appuyés par deux revues systématiques au sujet des TMS

reliés au travail [27, 123]. De plus, l’ensemble des variables de l’étude a été réévalué

à la mesure du suivi ce qui nous a permis d’évaluer si le niveau d’exposition initial

était toujours maintenu au suivi.

L’évaluation des facteurs de risque posturaux et psychosociaux au travail dans notre

étude a été effectuée auprès de chacun des participants plutôt que par l’utilisation

d’un regroupement par catégorie d’emploi. Au niveau méthodologique, l’évaluation

individuelle des facteurs de risque est plus valide qu’une mesure de groupe

puisqu’elle peut mesurer les variations qui sont présentes à l’intérieur d’un même titre

d’emploi [178].

Ensuite, peu de données se sont avérées manquantes. Pour l’ensemble des variables

utilisées dans notre étude, il y a eu au maximum 5,2% de données manquantes. De

plus, l’imputation de données manquantes selon la moyenne des réponses du sujet

effectuée pour les facteurs de risque psychosociaux des modèles de Karasek et de

Siegrist a été appliquée à un faible pourcentage de participants (variant entre 0,24 et

1,9%).

Une autre force de notre étude est le fait d’avoir analysé les hommes et les femmes

séparément et ainsi, de pouvoir décrire les phénomènes distinctifs de l’interaction

pour chacun de ces groupes.

100

100Le choix méthodologique que nous avons fait de définir les cas de TMS au cours des

six derniers mois, accompagnés d’un déficit fonctionnel, est selon nous une autre

force de l’étude. Tel que mentionné dans deux revues [51, 95] et une étude [117], ce

choix a permis de mieux discriminer les types de douleurs entraînant un impact sur la

qualité de vie des participants. De plus, ce choix de mesure plus sévère a fait en sorte

que nos proportions d’incidence des TMS soient de 11% et moins, ce qui nous permet

de croire que nos rapports de cotes, obtenus à partir des modèles de régression

logistique, sont des approximations valides des valeurs des risques relatifs des TMS.

5.4 Faiblesses de l’étude

Validité interne

Biais de sélection : Afin de cerner les biais de sélection possibles, nous avons

d’abord effectué des analyses comparatives entre les sujets de l’étude et ceux ayant

refusé de participer (Tableau 9) ou ceux ayant été perdus au suivi (Tableau 10) selon

les variables disponibles pour ces participants. Au Tableau 9, nous observons qu’il

n’y avait pas de différence entre les participants de l’étude et ceux ayant refusé de

participer pour la distribution d’hommes et de femmes et pour celle de la catégorie

d’emploi. Une différence est observée au niveau de la distribution des entreprises

auquel les participants étaient rattachés. Cependant, lors de nos analyses

subséquentes, l’entreprise à laquelle le sujet était rattaché n’était pas liée à la

proportion d’incidence des TMS. Ainsi, il est peu probable que cette différence puisse

avoir introduit un biais malgré qu’une participation similaire des entreprises aurait été

méthodologiquement préférable. Au Tableau 10, nous observons que les participants

perdus au suivi avaient un âge moyen plus élevé que les participants ayant complété

l’étude. Chez les hommes, les sujets perdus au suivi avaient un niveau d’éducation

plus bas, une proportion de tabagisme et une détresse psychologique plus élevées.

Chez les femmes perdues au suivi, le nombre d’heures de travail au poste

informatique était plus grand. Puisque ces caractéristiques sont généralement

associées à une plus grande proportion d’incidence des TMS, il est possible que

101

101l’absence de ces participants à risque ait eu l’effet de sous-estimer nos associations.

Cependant, ces participants ne totalisaient que 9% du total de la cohorte initiale ce

qui fait en sorte que, si ce biais existe, il devrait être de faible amplitude.

Ensuite, lors de la sélection des participants pour notre étude, nous avons décidé

d’appliquer plusieurs critères de sélection afin de réduire la présence des facteurs de

risque potentiellement confondants. Toutefois, des critères de sélection trop

nombreux comportent le risque de constituer une cohorte non représentative d’une

cohorte de travailleurs.

Plusieurs études ont inclu des participants ayant des diagnostics médicaux d’arthrite

rhumatoïde ou de spondylarthrite ankylosante ou ayant eu des antécédents de

blessures au site anatomique analysé ou bien ne mentionnent pas si elles ont inclu de

tels participants. Nous avons conduit des analyses de sensibilité en incluant les

participants ayant ces caractéristiques; 62 participants qui avaient de l’arthrite

rhumatoïde ou de la spondylarthrite ankylosante et les participants qui avaient eu des

blessures musculosquelettiques (72 pour la région du cou et des épaules, 117 pour la

région du bas du dos et 31 pour la région des membres supérieurs). L’ajout de ces

participants à nos analyses a eu comme impact de diminuer de façon généralisée la

force de nos associations. La diminution des associations a été causée par le fait que

ces sujets avaient des proportions d’incidence de TMS plus élevées pour la catégorie

non exposée aux facteurs de risque posturaux et psychosociaux. Ces sujets semblaient

en fait plus à risque de développer des TMS et ce, indépendamment du niveau

d’exposition aux facteurs de risque du travail. Nous croyons que le fait d’inclure des

participants ayant ces antécédents médicaux aurait induit de la confusion dans nos

analyses. Cela appuie notre choix méthodologique de départ de les exclure.

Finalement, il est possible que le biais de sélection bien connu qu’est le biais des

travailleurs en bonne santé (Healthy worker effect) ait pu contribuer à diminuer la

force des associations observées dans notre étude. Ce biais de sélection peut survenir

par l’entremise de trois mécanismes d’action [170]. Le premier mécanisme peut

102

102s’enclencher lors d’une sélection différentielle au niveau de la participation et du

suivi des participants de l’étude, ce dont nous avons discuté ci-haut.

Le deuxième mécanisme du biais des travailleurs en bonne santé a pu s’enclencher à

cause de notre choix d’exclure les participants ayant des TMS au départ, laissant ainsi

une cohorte d’individus plus sains. Cependant, ce critère d’exclusion a été appliqué

dans plusieurs études prospectives [23, 36, 52, 84, 109, 110] et permet de diminuer

l’effet de confusion que cet état introduit dans les analyses. En effet, plusieurs études

ont montré que la présence des TMS au début est fortement prédictive des TMS au

suivi et ce, indépendamment des niveaux d’exposition aux facteurs de risque du

travail [62, 77, 105, 106]. De plus, une revue systématique des études de fiabilité et

de validité des mesures auto-rapportées [141] a observé que les sujets ayant des TMS

rapportaient différemment leur niveau d’exposition aux facteurs de risque du travail.

Nous croyons ainsi que, malgré la possibilité d’induire un biais de sélection par ce

mécanisme, l’exclusion des participants ayant au départ des TMS est un choix

méthodologique approprié. Malheureusement, ce choix a entraîné une exclusion

considérable de participants. En effet, ce critère d’exclusion a entraîné le retrait de

13,9%, 15,9% et 8,8% des 2 431 participants de la cohorte initiale pour les analyses

au cou et aux épaules, au bas du dos et aux membres supérieurs, respectivement

(Figure 5).

Le troisième mécanisme du biais des travailleurs en bonne santé peut s’enclencher

lorsque les participants fortement exposés au début de l’étude diminuent leur niveau

d’exposition aux facteurs de risque au cours du suivi. Il nous a été possible d’évaluer

la présence de ce mécanisme dans notre étude puisque les niveaux d’exposition

étaient mesurés au début et au suivi. Le test statistique de McNemar (pour données

appariées) nous a permis de détecter si un changement de niveau d’exposition était

significatif entre les participants qui ont diminué versus ceux qui ont augmenté leur

niveau d’exposition. Bien que nous avons observé que l’emplacement du clavier était

plus approprié et les rotations de la tête moins fréquentes au suivi, la durée de travail

au poste informatique était augmentée et la possibilité de prendre des pauses était

103

103diminuée. Aucun autre changement significatif des niveaux d’exposition pour les

autres facteurs de risque posturaux et psychosociaux n’a été observé. Ce dernier

mécanisme du biais des travailleurs en bonne santé est donc peu probable dans notre

cohorte.

Biais d’information : En général, les mesures auto-rapportées pourraient être sujettes

à davantage d’erreurs de mesure et conséquemment à davantage d’erreurs de

misclassification que des mesures directes. Il est néanmoins important de se rapporter

aux objectifs de l’étude afin d’évaluer la pertinence du type de mesure choisi. Pour

les besoins de notre étude, le choix d’évaluer l’expérience subjective des TMS et des

facteurs de risque psychosociaux au travail était selon nous adéquat. L’évaluation

auto-rapportée des facteurs de risque posturaux peut cependant être plus

préoccupante.

D’abord, pour ce qui est de la mesure auto-rapportée des TMS, il faut savoir que

beaucoup de TMS n’ont pas de marqueur biologique identifiable et ne peuvent donc

pas être diagnostiqués facilement [32]. Les données auto-rapportées sont donc

essentielles dans cette situation. De plus, les résultats de validation du Questionnaire

Nordic de Kuorinka et coll. (1987) [33] ont montré que cette mesure procure des

informations utiles et fiables sur les symptômes musculosquelettiques [29, 30]. Enfin,

d’autres études ont appuyé la validité des données auto-rapportées pour les TMS

comparée à celles d’un examen physique des participants [31, 146].

Pour ce qui est de la mesure des facteurs de risque psychosociaux, même si une

mesure objective de l’environnement psychosocial a déjà été employée [81], les

données auto-rapportées sont plus pertinentes car elles permettent d’obtenir la

perception subjective des participants sur leur environnement psychosocial de travail

[15, 179]. Pour les modèles de Karasek et de Siegrist, c’est en grande partie le

jugement de l’individu face à son environnement de travail qui crée le mécanisme

pathogène [11, 15]. Ainsi, les mesures auto-rapportées sont des plus pertinentes pour

évaluer ce mécanisme.

104

104Enfin, pour ce qui est des facteurs de risque posturaux, peu d’échelles validées et

standardisées d’évaluation des facteurs de risque posturaux reliés au travail au poste

informatique sont actuellement disponibles. Notre choix du critère de durée au travail

au poste informatique ainsi que des sept aspects posturaux s’est basé sur la littérature

[17, 25-28, 35, 37, 38, 41, 43, 45, 49, 58, 59, 63, 64, 66, 67, 70, 75, 76, 110].

Quelques études ont vérifié la fiabilité et la validité des données auto-rapportées de

ces facteurs de risque posturaux. La durée de travail au poste informatique serait,

selon deux études, surestimée par les données auto-rapportées des participants [166,

171]. Par contre, dans une revue systématique sur la fiabilité et la validité des

données auto-rapportées, Stock et coll. (2005) [141] ont observé que la durée de

travail au poste informatique auto-rapportée, définie au ¼ ou à la ½ de la journée de

travail, était une mesure fiable et valide. Cette même étude a appuyé la fiabilité et la

validité des évaluations d’emplacement du clavier et de la souris à l’aide de

diagrammes. Cependant, une autre étude [166] a observé une misclassification

différentielle entre les sujets ayant un emplacement adéquat versus ceux ayant un

emplacement inadéquat de leur matériel informatique. En effet, dans cette étude, les

sujets ayant un emplacement adéquat de leur matériel informatique le rapportaient

correctement alors qu’à l’inverse, les sujets ayant un emplacement inadéquat ne le

rapportaient pas correctement. Devant ces résultats contradictoires, il est difficile

d’estimer la direction et l’ampleur du biais d’information des mesures auto-rapportées

des facteurs de risque posturaux dans notre cohorte. Il serait d’autant plus important

que des échelles de mesures validées et standardisées sur les facteurs de risque au

travail au poste informatique soient développées dans le futur.

Un autre aspect méthodologique à considérer est le fait que notre variable de durée du

travail au poste informatique englobait à la fois le temps de travail au clavier et à la

souris. Ces deux tâches auraient, selon la littérature, des conséquences différentes sur

la survenue des TMS [24, 44, 49, 51-54]. Bien que cette distinction entre le travail au

clavier et à la souris soit intéressante et pertinente dans plusieurs devis d’étude, nous

avons choisi, dans notre étude, d’utiliser la durée du travail au poste informatique

comme un premier critère décisif servant à identifier les participants ayant un

105

105minimum de temps d’exposition au travail au poste informatique. Il est donc à notre

avis pertinent de conserver une mesure globale de la durée du travail au poste

informatique.

Nous avons choisi d’utiliser la méthode par quadrant dans le modèle de la tension au

travail de Karasek et celle du ratio dans le modèle du déséquilibre efforts-

reconnaissance de Siegrist puisque ces méthodes étaient des façons de faire

éprouvées dans la littérature sur la santé psychosociale au travail [15, 89]. Cependant,

d’autres combinaisons de ces variables auraient pu être explorées, comme cela a été

proposé par les auteurs de ces modèles [11, 15] et a été effectué dans certaines études

[36, 38, 101]. Des analyses conduites selon différentes combinaisons des variables

auraient permis de réaliser des tests de sensibilité et ainsi de confirmer la validité de

la catégorisation des participants. Néanmoins, cette tâche aurait demandé un travail

considérable et nous ne croyons pas que cela aurait changé radicalement les résultats

de notre étude.

Pour ce qui est de nos choix de seuils de catégorisation, il aurait aussi été intéressant

d’explorer divers seuils pour les facteurs de risque posturaux et psychosociaux.

Cependant, nos choix de seuils étaient le plus possible en accord avec les modèles

utilisés [11, 15] ou avec ce qui a été fait antérieurement [38, 133]. D’autre part, nous

observons que, mis à part le soutien social, la distribution de nos participants exposés

versus non exposés pour les facteurs de risque posturaux et psychosociaux était

semblable aux distributions observées dans les autres études (voir la section 5.2 :

Exposition aux facteurs de risque).

Notre étude évaluait la proportion d’incidence des TMS selon des délais de temps

bien définis (les six derniers mois ou les sept derniers jours) après un suivi de trois

ans. Cette mesure comporte la faiblesse de ne pas pouvoir mesurer l’incidence des

événements qui ont pu survenir et se résorber à l’extérieur de ces intervalles de

temps. Ceci est particulièrement préoccupant dans le cas des TMS puisque leur nature

transitoire est reconnue. Il est possible que cette situation ait créé un effet de sous-

106

106estimation de la vraie proportion d’incidence, mais encore ici, cela dépend de la

distribution de ces sujets au niveau de leurs facteurs de risque posturaux et

psychosociaux. Cependant, nous émettons l’hypothèse que les TMS les plus sérieux

et récurrents ont pu être identifiés par la mesure des six derniers mois. Néanmoins,

une mesure de l’événement en continu ou à intervalles plus rapprochés serait une

méthodologie à privilégier pour les recherches futures.

Confondance : Tel que suggéré par Rothman et Greenland, 1998 [157] concernant

les particularités des études d’interaction, nous avons pris soin d’ajuster nos modèles

pour le plus de facteurs de confusion possible afin que nos quatre catégories

d’exposition soient comparables. Il est cependant possible que de la confondance

résiduelle soit quand même présente due à des facteurs de risque non mesurés.

Parmi les facteurs de risque physiques non mesurés, il y a la présence de réflexion sur

l’écran, la fatigue visuelle, l’expositions aux facteurs de risque physiques à l’extérieur

du travail et les expositions aux facteurs de risque physiques au travail antérieures à

l’étude. Toutefois, on peut considérer que la séniorité dans l’entreprise a permis

d’ajuster en partie pour l’exposition aux facteurs de risque physiques au travail

antérieure à l’étude. À cheval entre les facteurs de risque posturaux et individuels, la

perception subjective de l’ajustement de son poste de travail n’a pas été mesurée dans

notre étude bien qu’ayant montré des associations dans les études l’ayant utilisée [40,

43, 69].

Parmi les facteurs de risque individuels non mesurés dans notre étude, il y a la

satisfaction envers son travail, les traits de personnalité tels que la somatisation, les

peurs et les croyances face à la douleur, les stratégies d’adaptation à la douleur, le

sentiment d’efficacité personnelle, les réactions face à la douleur et les

comportements de type malade (sick role), et leur bénéfices secondaires. Dans nos

analyses, une mesure sommaire du trait de personnalité de type A, obtenue par

l’échelle de l’engagement excessif de Siegrist, a montré peu d’effet de confusion.

Pour les TMS au cours des six derniers mois, la personnalité de type A a été

107

107confondante dans 2 des 12 analyses. Pour la mesure des TMS au cours des sept

derniers jours, la personnalité de type A n’a été confondante dans aucune des

analyses. Il aurait été tout de même pertinent d’évaluer l’effet de confondance du trait

de personnalité de type A à l’aide d’une échelle de mesure plus complète. Un autre

ensemble de facteurs de risque individuels est le concept de style de travail

(« Workstyle » en anglais) [142]. Ce modèle pourrait expliquer un ensemble

d’attitude et de caractéristiques individuelles des travailleurs ayant une plus grande

susceptibilité aux TMS [43, 142].

Validité externe

La généralisabilité de nos résultats peut d’abord se faire auprès des travailleurs

utilisant un poste informatique et ayant des caractéristiques socio-démographiques,

individuelles et médicales similaires aux sujets qui ont été inclus dans cette étude. De

plus, la généralisabilité de nos résultats doit concerner des travailleurs ayant peu

d’efforts physiques à fournir dans le cadre de leur travail. Par contre, vu la très grande

prévalence du travail statique au poste informatique, cette situation de travail risque

d’être rencontrée fréquemment.

En ce qui concerne la généralisabilité de nos résultats aux travailleurs semblables à

ceux qui ont été exclus (ceux ayant des symptômes musculosquelettiques dans les six

derniers mois et/ou une histoire de blessure musculosquelettique), nous croyons que

la présence simultanée des facteurs de risque posturaux et psychosociaux risque de

leur être soit similaire ou encore plus nocive étant donné leur plus grande

susceptibilité aux TMS.

5.5 Signification des résultats

Puisqu’une forte majorité de nos analyses a démontré ou indiqué la présence d’un

effet d’interaction entre les facteurs de risque posturaux et psychosociaux, il est

pertinent de penser que chacun de ces deux types de facteurs augmente l’effet

108

108pathogène de l’autre. Puisqu’en milieu de travail l’absence complète de facteurs de

risque est utopique [180], il serait important de mettre tout en œuvre pour diminuer la

présence simultanée des facteurs de risque en agissant sur ce qui est modifiable. En

effet, selon les exigences particulières à un type d’emploi, il sera parfois plutôt

possible de diminuer ou d’enrayer soit les facteurs de risque posturaux ou

psychosociaux. Ces interventions pourront ainsi empêcher l’effet d’interaction

d’avoir lieu. Prenons l’exemple d’une employée de bureau ayant des tâches de

service à la clientèle. Le travail de service à la clientèle entraîne des contraintes

psychosociales qu’il est difficile d’enrayer complètement. Cependant, un poste de

travail informatique bien adapté avec la possibilité de se déplacer et de prendre des

pauses régulièrement pourra enrayer chez cette employée de 25 à 64% des TMS qui

serait uniquement dus à la présence simultanée des facteurs de risque. Ces réductions

sont supplémentaires à celles qui découlent de l’adaptation du poste informatique

comme tel.

Autre exemple tiré des postes de travail des cols blancs de notre cohorte, celui des

techniciens sur la route. L’emplacement du matériel informatique de ces techniciens

est parfois difficile à adapter car le système est intégré à un véhicule routier. Dans

cette situation, le fait d’assurer des conditions psychosociales adéquates, en éliminant

les situations de tension au travail et en rééquilibrant le ratio efforts/reconnaissance,

pourrait ainsi réduire à la fois les TMS dus à l’effet individuel d’un environnement

psychosocial délétère et réduire le potentiel pathogène des facteurs de risque

posturaux reliés au poste de travail créé par l’effet d’interaction. Selon nos analyses,

une telle intervention, seulement par son action d’éliminer l’effet d’interaction,

pourrait ainsi réduire de 80% le risque de développer des TMS au bas du dos chez ces

techniciens.

Dans un second ordre d’idées, notons que les effets d’interaction ont été observés

avec la mesure des TMS au cours des six derniers mois autant chez les hommes que

chez les femmes et autant avec les modèles psychosociaux de Karasek et de Siegrist.

Ces observations indiquent que même si en général les associations observées chez

109

109les femmes étaient plus importantes que chez les hommes, il semble que l’interaction

entre les facteurs de risque posturaux et psychosociaux touche également les deux

sexes. Ceci est aussi vrai en ce qui concerne les modèles psychosociaux; nos résultats

suggèrent que chacun de ces différents modèles est en mesure de définir des facteurs

de risque psychosociaux susceptibles d’interagir avec les facteurs de risque posturaux

du travail. Ainsi, ces observations suggèrent qu’il y a une constance dans la présence

d’interaction entre les facteurs de risque posturaux et psychosociaux qui fait en sorte

que nos résultats pour les TMS au cours des six derniers mois ne sont ni sporadiques

ni aléatoires.

5.6 Possibilités de recherches futures

Les possibilités de recherches futures sur le sujet sont multiples. D’abord, il serait

important de valider les résultats obtenus dans cette étude à l’aide de mesures

validées et standardisées des facteurs de risque posturaux. Les mesures d’évaluation

directes des facteurs de risque posturaux peuvent également apporter un éclairage des

plus intéressant. Une étude ayant une mesure plus fréquente, voire en continu, des

TMS serait aussi utile. Finalement, une étude comportant une taille d’échantillon plus

grande permettrait d’atteindre la puissance statistique nécessaire aux études

d’interaction et d’ainsi confirmer éventuellement la présence d’interaction entre les

facteurs de risque posturaux et psychosociaux sur l’incidence des TMS.

Il serait aussi pertinent que des recherches futures s’appliquent à étudier les effets

d’interaction entre les variables individuelles et les facteurs de risque posturaux et

psychosociaux du travail.

Finalement, une avenue des plus pertinente pour nos travailleurs serait de réaliser une

étude d’intervention avec un groupe contrôle afin d’analyser si les interventions

visant le retrait d’un des deux facteurs de risque présents de façon simultanée

réduisent effectivement la survenue des TMS.

Conclusion

Ces travaux de maîtrise ont permis d’approfondir nos connaissances au sujet de la

présence d’interaction entre les facteurs de risque posturaux et psychosociaux au

travail sur la proportion d’incidence des TMS. Les analyses conduites pour chacun

des deux modèles conceptuels des facteurs de risque psychosociaux au travail ont

permis d’observer que la présence d’interaction était similaire pour ces modèles.

L’analyse des TMS à trois régions corporelles a permis d’observer les similarités au

niveau des processus étiologiques, notamment pour l’interaction entre les facteurs de

risque posturaux et psychosociaux du travail. Les analyses stratifiées selon le sexe ont

permis de dégager les différences et les similarités entre les hommes et les femmes

dans leurs interactions avec les facteurs de risque au travail.

L’étude de l’interaction est hautement pertinente du point de vue de l’efficacité des

interventions préventives en santé au travail puisque la diminution de l’exposition à

un des deux types de facteurs entraînera possiblement une diminution de l’effet

pathogène de l’autre facteur. Ceci donne la possibilité d’agir, dans les milieux de

travail, sur les facteurs de risque modifiables tout en espérant une diminution de la

réaction pathogène aux facteurs de risque non modifiables. Rappelons que ces

résultats ont également une grande importance du point de vue de la santé publique

puisque, étant donné la forte incidence des TMS chez les travailleurs, une diminution

même modeste de l’effet pathogène des facteurs de risque pourra réduire

considérablement le fardeau social de ce problème de santé.

111

111Références 1. Le fardeau économique de la maladie au Canada. Site de l'Agence de santé

publique du Canada. [Internet] 2002 1er août 2003 [cited 6 avril 2008]; Available from: http://www.phac-aspc.gc.ca/publicat/ebic-femc98/index_f.html.

2. Dufour, B., et al., Troubles musculosquelettiques: Guide d'évaluation des risques: Méthode QEC, D.d.l.p.-i.d.l. CSST, Editor. 2005, Bibliothèque nationale du Québec. p. 24.

3. Montreuil, S., et al., Évaluation des effets d'un programme de formation chez les utilisateurs de terminaux à écran de visualisation, IRSST, Editor. 1997. p. 119.

4. Sabag-Vaillancourt, C., Les travailleuses québécoises et les lésions professionnelles: Où en sommes nous?, in Commission de la santé et sécurité au travail, CSST, Editor. 2006, CSST: Québec. p. 75.

5. Buckle, P.W. and J.J. Devereux, The nature of work-related neck and upper limb musculoskeletal disorders. Applied Ergonomics, 2002. 33(3): 207-217.

6. Gerr, F. and M. Marcus, Musculoskeletal disorders among VDT operators. 2001, NIOSH: Bethesda (GA). p. 82.

7. Allard, E.D., The social consequences of occupational injuries and illnesses. American Journal of Industrial Medicine, 2001. 40(4): 403-417.

8. Punnett, L. and U. Bergqvist, Musculoskeletal Disorders in Visual Display Unit Work: Gender and Work Demands. Occup Med (Lond), 1999. 14(1): 113-24.

9. Tittiranonda, P., S. Burastero, and D. Rempel, Risk Factors for Musculoskeletal Disorders Among Computer Users. Occupational Medicine, 1999. 14(1): 17-38.

10. Juul-Kristensen, B. and C. Jensen, Self-reported workplace related ergonomic conditions as pronostic factors for musculoskeletal symptoms: the ''BIT'' follow up study on office workers. Occup Environ Med, 2005. 62: 188-194.

http://www.phac-aspc.gc.ca/publicat/ebic-femc98/index_f.html

http://www.phac-aspc.gc.ca/publicat/ebic-femc98/index_f.html

112

11211. Karasek, R. and T. Theorell, The Psychosocial Work Environment, in

Healthy Work: Stress, Productivity, and the Reconstruction of Working Life. 1990, Basic Books, Inc.: New York. p. 31-79.

12. Johnson, J.V. and E.M. Hall, Job Strain, Work Place Social Support, and Cardiovascular Disease: A Cross-Sectional Study of a Random Sample of the Swedish Working Population. American Journal of Public Health, 1988. 78(10): 1336-42.

13. Siegrist, J., Adverse Health Effects of High-Effort/Low-Reward Conditions. Journal of Occupational Health Psychology, 1996. 1(1): 27-41.

14. Joksimovic, L., et al., Perceived Work Stress, Overcommitment, and Self-Reported Musculoskeletal Pain: A Cross-Sectional Investigation. International Journal of Behavioural Medicine, 2002. 9(2): 122-138.

15. Siegrist, J., et al., The measurement of effort-reward imbalance at work: European comparisons. Social Science & Medicine, 2004. 58: 1483-1499.

16. Tsutsumi, A., et al., The Japanese version of the Effort-Reward Imbalance Questionnaire: a study in dental technicians. Work and Stress, 2001. 15(1): 86-96.

17. Bongers, P.M., et al., Epidemiology of work related neck and upper limb problems: Psychosocial and personal risk factors (Part I) and effective interventions from a bio behavioural perspective (Part II). Journal of Occupational Rehabilitation, 2006. 16: 279-302.

18. MacDonald, L.A., et al., Covariation between workplace physical and psychosocial stressors: evidence and implications for occupational health research and prevention. Ergonomics, 2001. 44(7): 696-718.

19. World Health Organisation, Update on visual display terminals and workers' health, in The organisation. 1990: Geneva. p. 9.

20. Devereux, J.J., P.W. Buckle, and I.G. Vlachonikolis, Interactions between physical and psychosocial risk factors at work increase the risk of back disorders: an epidemiological approach. Occupational and Environmental Medicine, 1999. 56: 343-353.

21. Devereux, J.J., I.G. Vlachonikolis, and P.W. Buckle, Epidemiological study to investigate potential interaction between physical and psychosocial factors at work that may increase the risk of symptoms of musculoskeletal

113

113disorder of the neck and upper limb. Occupational and Environmental Medicine, 2002. 59: 269-277.

22. Huang, G.D., et al., Individual and Combined Impacts of Biomechanical and Work Organization Factors in Work-Related Musculoskeletal Symptoms. American Journal of Industrial Medicine, 2003. 43(5): 495-506.

23. Östergren, P.-O., et al., Incidence of shoulder and neck pain in a working population: effect modification between mechanical and psychosocial exposures at work? Results from a one year follow up of the Malmö shoulder and neck study cohort. Journal of Epidemiology and Community Health, 2005. 59: 721-728.

24. Wahlström, J., et al., Perceived muscular tension, job strain, physical exposure, and associations with neck pain among VDU users: a prospective cohort study. Occupational and Environmental Medicine, 2004. 61: 523-528.

25. Tornqvist, E.W., et al., The Influence on Seeking Care Because of Neck and Shoulder Disorders from Work-Related Exposures. Epidemiology, 2001. 12(5): 537-545.

26. Gerr, F., M. Marcus, and C. Monteilh, Epidemiology of musculoskeletal disorders among computer users: lesson learned from the role of posture and keyboard use. Journal of Electromyography and Kinesiology, 2004. 14(1): 25-31.

27. Ariëns, G.A.M., J.A.J. Borghouts, and B.W. Koes, Neck Pain, in Epidemiology of Pain, I. Crombie, et al., Editors. 1999, IASP Press: Seattle. p. 235-255.

28. Dionne, C.E., Low Back Pain, in Epidemiology of Pain, I.K. Crombie, Editor. 1999, IASP Press: Seattle. p. 283-297.

29. Björkstén, M.G., et al., The validity of reported musculoskeletal problems. A study of questionnaire answers in relation to diagnosed disorders and perception of pain. Applied Ergonomics, 1999. 30: 325-30.

30. Descatha, A., et al., Validity of Nordic-style questionnaires in the surveillance of upper-limb work-related musculoskeletal disorders. Scandinavian Journal of Work, Environment & Health, 2007. 33(1): 58-65.

114

11431. Kaergaard, A., et al., Identification of neck-shoulder disorders in a 1 year

follow-up study. Validation of a questionnaire-based method. Pain, 2000. 86(3): 305-310.

32. Schierhout, G.H. and J.E. Myers, Is Self-Reported Pain an Appropriate Outcome Measure in Ergonomic-Epidemiologic Studies of Work-Related Musculoskeletal Disorders? American Journal of Industrial Medicine, 1996. 30(1): 93-98.

33. Kuorinka, I., et al., Standardised Nordic questionnaires for the analysis of musculoskeletal symptoms. Applied Ergonomics, 1987. 18(3): 233-237.

34. Bernard, B., et al., Job task and psychosocial risk factors for work-related musculoskeletal disorders among newspaper employees. Scandinavian Journal of Work, Environment & Health, 1994. 20: 417-26.

35. Demure, B., et al., Video Display Terminal Workstation Improvement Program: I. Baseline Associations Between Musculoskeletalt Discomfort and Ergonomic Features of Workstations. Journal of Occupational and Environmental Medicine, 2000. 42(8): 783-791.

36. Hannan, L.M., et al., Job strain and risk of musculoskelatal symptoms among a prospective cohort of occupational computer users. Scandinavian Journal of Work, Environment & Health, 2005. 31(5): 375-86.

37. Hanse, J.J., The impact of VDU use and psychosocial factors at work on musculoskeletal shoulder symptoms among white-collar workers. Work & Stress, 2002. 16(2): 121-126.

38. Leroux, I., C. Brisson, and S. Montreuil, Job strain and neck-shoulder symptoms: a prevalence study of women and men withe-collar workers. Occupational Medicine, 2006. 56: 102-109.

39. Palmer, K.T., et al., Prevalence and occupational associations of neck pain in the British population. Scandinavian Journal of Work, Environment & Health, 2001. 27(1): 49-56.

40. Sillanpää, J., et al., Effect of work with visual display units on musculo-skeletal disorders in the office environment. Occupational Medicine, 2003. 53: 443-451.

115

11541. Cook, C., R. Burgess-Limerick, and S. Chang, The prevalence of neck and

upper extremity musculoskeletal symptoms in computer mouse users. International Journal of Industrial Ergonomics, 2000. 26(3): 347-356.

42. Dane, D., et al., Measurement Properties of a Self-Report Index of Ergonomic Exposures for Use in an Office Work Environment. Journal of Occupational and Environmental Medicine, 2002. 44(1): 73-81.

43. Nicholas, R., M. Feuerstein, and S. Suchday, Workstyle and Upper-Extremity Symptoms: A Biobehavioral Perspective. Journal of Occupational and Environmental Medicine, 2005. 47(4): 352-361.

44. Lassen, C.F., et al., Elbow and Wrist/Hand Symptoms Among 6,943 Computer Operators: A 1-year Follow-Up Study (The NUDATA Study). American Journal of Industrial Medicine, 2004. 46(5): 521-533.

45. Marcus, M., et al., A prospective Study of Computer Users: II. Postural Risk Factors for Musculoskeletal Symptoms and Disorders. American Journal of Industrial Medicine, 2002. 41: 236-249.

46. Bergqvist, U., et al., Musculoskeletal disorders among visual display terminal workers: individual, ergonomic, and organizational factors. Ergonomics, 1995. 38(4): 763-776.

47. Brandt, L.P.A., et al., Neck and shoulder symptoms and disorders among Danish computer workers. Scandinavian Journal of Work, Environment & Health, 2004. 30(5): 399-409.

48. Marcus, M. and F. Gerr, Upper Extremity Musculoskeletal Symptoms Among Female Office Workers: Associations With Video Display Terminal Use and Occupational Psychosocial Stressors. American Journal of Industrial Medicine, 1996. 29: 161-170.

49. Ortiz-Hernandez, L., et al., Computer Use Increases the Risk of Musculoskeletal Disorders Among Newspaper Office Workers. Archives of Medical Research, 2003. 34: 331-342.

50. Bergqvist, U., et al., The influence of VDT work on musculoskeletal disorders. Ergonomics, 1995. 38(4): 754-762.

51. Ijmker, S., et al., Should office workers spend fewer hours at their computer? A systematic review of the literature. Occup Environ Med, 2007. 64(4): 211-222.

116

11652. Jensen, C., Development of neck and hand-wrist symptoms in relation to

duration of computer use at work. Scandinavian Journal of Work, Environment & Health, 2003. 29(3): 197-205.

53. Karlqvist, L., et al., Self-reported working conditions of VDU operators and associations with musculosketal symptoms: a cross-sectional study focussing on gender differences. International Journal of Industrial Ergonomics, 2002. 30: 277-294.

54. Kryger, A.I., et al., Does computer use pose an occupational hazard for forearm pain; from the NUDATA study. Occup Environ Med, 2003. 60(11): 14-22.

55. Macfarlane, G.J., I.M. Hunt, and A.J. Silman, Role of mechanical and psychosocial factors in the onset of forearm pain: prospective population based. BMJ, 2000. 321: 676-680.

56. Lassen, C.F., et al., Risk facors for persistent elbow, forearm and hand pain among computer workers. Scandinavian Journal of Work, Environment & Health, 2005. 31(2): 122-131.

57. Ariëns, G.A.M., et al., High quantitative job demands and low coworker support as risk factors for neck pain: results of a prospective cohort study. Spine, 2001. 26(17): 1896-1903.

58. Ariens, G.A.M., et al., Are neck flexion, neck rotation, and sitting at work risk factors for neck pain? Results of a prospective cohort study. Occup Environ Med, 2001. 58(3): 200-207.

59. Cagnie, B., et al., Individual and work related risk factors for neck pain among office workers: a cross sectional study. European Spine Journal, 2007. 16(5): 679-86.

60. Linton, S.J., Risk factors for neck and back pain in a working population in Sweden. Work & Stress, 1990. 4(1): 41-9.

61. Hartvigsen, J., et al., Is sitting-while-at-work associated with low back pain? A systematic, critical literature review. Scandinavian Journal of Public Health, 2000. 28(3): 230-239.

62. Juul-Kristensen, B., et al., Computer users' risk factors for developing shoulder, elbow and back symptoms. Scandinavian Journal of Work, Environment & Health, 2004. 30(5): 390-8.

117

11763. Ariëns, G.A.M., et al., High physical and psychosocial load at work and

sickness absence due to neck pain. Scandinavian Journal of Work, Environment & Health, 2002. 28(4): 222-231.

64. van den Heuvel, S.G., et al., Do work-related physical factors predict neck and upper limb symptoms in office workers? International Archives of Occupational Environment and Health, 2006. 79(7): 585-592.

65. Faucett, J. and D. Rempel, VDT-Related Musculoskeletal Symptoms: Interactions Between Work Posture and Psychosocial Work Factors. American Journal of Industrial Medicine, 1994. 26(5): 597-612.

66. Aaras, A., et al., Postural load during VDU work: a comparison between various work postures. Ergonomics, 1997. 40(11): 1255-1268.

67. Feng, Y., et al., Effects of arm support on shoulder and arm muscle activity during sedentary work. Ergonomics, 1997. 40(8): 834-848.

68. Jensen, C., et al., Work-related psychosocial, physical and individual factors associated with musculoskeletal symptoms in computer users. Work & Stress, 2002. 16(2): 107-120.

69. Johnston, V., et al., Interaction of psychosocial risk factors explain increased neck problems among female office workers. Pain, 2007. 129(3): 311-320.

70. Harkness, E.F., et al., Mechanical and psychosocial factors predict new onset shoulder pain : a prospective cohort study of newly employed workers. Occupational and Environmental Medicine, 2003. 60: 850-857.

71. Bergqvist, U., et al., A Longitudinal Study of VDT Work and Health. International Journal of Human-Computer Interaction, 1992. 4(2): 197-219.

72. Jensen, C., et al., Musculoskeletal symptoms and duration of computer and mouse use. International Journal of Industrial Ergonomics, 2002. 30: 265-275.

73. Jensen, M.P., C. Chen, and A.M. Brugger, Interpretation of Visual Analog Scale Ratings and Change Scores: A Reanalysis of Two Clinical Trials of Postoperative Pain. The Journal of Pain, 2003. 4(7): 407-414.

118

11874. Ariëns, G.A.M., et al., Psychosocial risk factors for neck pain : a systmatic

review. American Journal of Industrial Medicine, 2001. 39: 180-193.

75. Malchaire, J., N. Cock, and S. Vergratcht, Review of the factors associated with musculoskeletal problems in epidemiological studies. International Archives of Occupational Environment and Health, 2001. 74: 79-80.

76. Balci, R. and F. Aghazadeh, The effect of work-rest schedules and type of task on the discomfort and performance of VDT users. Ergonomics, 2003. 46(5): 455-65.

77. Verbeek, J.H.A.M. and A.J. van der Beek, Psychosocial Factors at Work and Back Pain: A Prospective Study in Office Workers. International Journal of Occupational Medicine and Environment Health, 1999. 12(1): 29-39.

78. Ariëns, G.A.M., et al., Physical risk factors for neck pain. Scandinavian Journal of Work, Environment & Health, 2000. 26(1): 7-19.

79. Bernard, B. Muscoloskeletal disorders and workplace factors. A critical review of epidemiologic evidence for work-related musculoskeletal disorders of the neck, upper extremity, and low back. [Internet] 1997 July 1997 [cited May 2008]; Available from: http://www.cdc.gov/niosh/pdfs/97-141.pdf.

80. Karasek, R.A., Lower health risk with increased job control among white collar workers. Journal of Organizational Behaviour, 1990. 11: 171-185.

81. Bosma, H., et al., Two Alternative Job Stress Models and the Risk of Coronary Heart Disease. American Journal of Public Health, 1998. 88(1): 68-74.

82. Hemingway, H., et al., Sickness absence from back pain, psychosocial work characteristics and employment grade among office workers. Scandinavian Journal of Work, Environment & Health, 1997. 23: 121-9.

83. Wahlstrom, J., Ergonomics, musculoskeletal disorders and computer work. Occup Med (Lond), 2005. 55(3): 168-176.

84. van den Heuvel, S.G., et al., Psychosocial work characteristics in relation to neck and upper limb symptoms. Pain, 2005. 114: 47-53.

http://www.cdc.gov/niosh/pdfs/97-141.pdf

119

11985. Tubach, F., et al., Risk Factors for Sick Leave Due to Low Back Pain: A

Prospective Study. Journal of Occupational and Environmental Medicine, 2002. 44(5): 451-458.

86. Feveile, H., C. Jensen, and H. Burr, Risk factors for neck-shoulder and wrist-hand symptoms in a 5-year follow-up study of 3,990 employees in Denmark. International Archives of Occupational Environment and Health, 2002. 75: 243-251.

87. Toomingas, A., et al., Associations between self-rated psychosocial work conditions and musculoskeletal symptoms and signs. Scandinavian Journal of Work, Environment & Health, 1997. 23: 130-9.

88. Thorbjörnsson, C.B., et al., Physical and Psychosocial Factors Related to Low Back Pain During a 24-Year Period. Spine, 2000. 25: 369-375.

89. Landsbergis, P.A., et al., Association between ambulatory blood pressure and alternative formulations of job strain. Scandinavian Journal of Work, Environment & Health, 1994. 20: 349-63.

90. Hoogendoorn, W.E., et al., Psychosocial work characteristics and psychological srain in relation to low-back pain. Scandinavian Journal of Work, Environment & Health, 2001. 27(4): 258-267.

91. Hoogendoorn, W.E., et al., High physical work load and low job satisfaction increase the risk of sickness absence due to low back pain: results of a prospective cohort study. Occupational and Environmental Medicine, 2002. 59(5): 323-328.

92. Hoogendoorn, W.E., et al., Systematic Review of Psychosocial Factors at Work and Private Life as Risk Factors for Back Pain. Spine, 2000. 25(16): 2114-2125.

93. Linton, S.J., Occupational Psychological Factors Increase the Risk for Back Pain: A Systematic Review. Journal of Occupational Rehabilitation, 2001. 11(1): 53-66.

94. Woods, V., Work-related musculoskeletal health and social support. Occupational Medicine, 2005. 55: 177-189.

95. Davis, K.G. and C.A. Heaney, The relationship between psychosocial work characteristics and low back pain: underlying methodological issues. Clinical Biomechanics, 2000. 15: 389-406.

120

12096. Hartvigsen, J., et al., Psychosocial factors at work in relation to low back

pain and consequences of low back pain: a systemaic, critical review of prospective cohort studies. Occupational and Environmental Medicine, 2004. 61: 2-11.

97. Niedhammer, I., et al., Étude des qualités psychométriques de la version française du modèle du Désiquilibre Efforts/Récompenses. Revue d'Épidémiologie et de Santé Publique, 2000. 48: 419-437.

98. Siegrist, J., et al., Low status control, hign effort at work and ischemic heart disease: prospective evidence from blue-collar men. Social Science & Medicine, 1990. 31(10): 1127-1134.

99. Tsutsumi, A. and N. Kawakami, A review of empirical studies on the model of effort-reward imbalance at work: reducing occupational stress by implementing a new theory. Social Science & Medicine, 2004. 59(11): 2335-2359.

100. van Vegchel, N., et al., Reviewing the effort-reward imbalance model: drawing up the balance of 45 empirical studies. Social Science & Medicine, 2005. 60(5): 1117-1131.

101. Kuper, H., et al., When reciprocity fails: effort-reward imbalance in relation to coronary heart disease and health functioning within the Whitehall II study. Occup Environ Med, 2002. 59(11): 777-784.

102. Peter, R., H. Geibler, and J. Siegrist, Associations of Effort-Reward Imbalance at Work and Reported Symptoms in Different Groups of Male and Female Public Transport Workers. Stress Medicine, 1998. 14: 175-182.

103. Andersen, J.H., et al., Physical, Psychosocial, and Individual Risk Factors for Neck/Shoulder Pain With Pressure Tenderness in the Muscle Among Workers Performing Monotonous, Repetitive Work. Spine, 2002. 27: 660-667.

104. Stansfeld, S.A., et al., Psychosocial Work Characteristics and Social Support as Predictors of SF-36 Health Finctioning: The Whitehall II Study. Psychosomatic Medicine, 1998. 60: 247-255.

105. Cassou, B., et al., Chronic neck and shoulder pain, age, and working conditions: longitudinal results from a large random sample in France. Occup Environ Med, 2002. 59(8): 537-544.

121

121106. Croft, P.R., et al., Risk factors for neck pain: a longitudinal study in the

general population. Pain, 2001. 93: 317-325.

107. Dionne, C.E., et al., Determinants of “return to work in good health” among workers with back pain who consult in primary care settings: a 2-year prospective study. European Spine Journal, 2007. 16(5): 641-655.

108. Leroux, I., et al., Prevalence of musculoskeletal pain and associated factors in the Quebec working population. International Archives of Occupational Environment and Health, 2005. 78: 379-386.

109. Gerr, F., et al., A Prospective Study of Computer Users: I. Study Design and Incidence of Musculoskeletal Symptoms and Disorders. American Journal of Industrial Medicine, 2002. 41(4): 221-235.

110. Korhonen, T., et al., Work related and individual predictors for incident neck pain among office employees working with video display units. Occup Environ Med, 2003. 60(7): 475-482.

111. Larocque, B., C. Brisson, and C. Blanchette, Cohérence interne, validité factorielle et validité discriminante de la traduction française des échelles de demande psychologique et de latitude décisionnelle du <<Job Content Questionnaire>> de Karasek. Revue Épidém. et Santé Publ., 1998. 46: 371-381.

112. de Zwart, B.C.H., M.H.W. Frings-Dresen, and A. Kilbom, Gender differences in upper extremity musculoskeletal complaints in the working population. International Archives of Occupational Environment and Health, 2001. 74: 21-30.

113. La santé de la population canadienne, in Raports sur la santé, S. Canada, Editor. 2001, Ministre de l'Industrie: Ottawa. p. 63.

114. Jansen, J.P., H. Morgenstern, and A. Burdorf, Dose-response relations between occupational exposures to physical and psychosocial factors and the risk of low back pain. Occupational and Environmental Medicine, 2004. 61: 972-979.

115. van der Windt, D.A.W.M., et al., Occupational risk factors for shoulder pain: a systematic review. Occupational Environmental Medicine, 2000. 57(7): 433-442.

122

122116. Trinkoff, A.M., et al., Perceived Physical Demands and Reported

Musculoskeletal Problems in Registered Nurses. American Journal of Preventive Medicine, 2003. 24(3): 270-275.

117. Dionne, C.E., et al., A Comparison of Pain, Functional Limitations, and Work Status Indices as Outcome Measures in Back Pain Research. Spine, 1999. 24(22): 2339-45.

118. Johnston, J.M., et al., Stressful Psychosocial Work Environment Increases Risk for Back Pain Among Retail Material Handlers. American Journal of Industrial Medicine, 2003. 43: 179-187.

119. Côté, P., J.D. Cassidy, and L. Carroll, The Factors Associated With Neck Pain and Its Related Disability in the Saskatchewan Population. Spine, 2000. 25(9): 1109-1117.

120. Mäkela, M., et al., Prevalence, Determinants, and Consequences of Chronic Neck Pain in Finland. American Journal of Epidemiology, 1991. 134(11): 1356-1367.

121. Ektor-Andersen, J., et al., The experience of pain from the shoulder-neck area related to the total body pain, self-experienced health and mental distress. Pain, 1999. 82: 289-95.

122. Regroupement des étudiants en médecine de l'Université Laval, Petit Précis de Médecine (PPM). 2008, Québec: le Regroupement. 489 p.

123. Bongers, P.M., A.M. Kremer, and J. ter Laak, Are Psychosocial Factors, Risk Factors for Symptoms and Signs of the Shoulder, Elbow, or Hand/Wrist?: A Review of the Epidemiological Literature. American Journal of Industrial Medicine, 2002. 41: 315-342.

124. Sauter, S.L. and N.G. Swanson, An ecological model of musculoskeletal disorders in office work, in Beyond Biomechanics: Psychosocial Aspects of Musculoskeletal Disorders in Office Work, S.D. Moon and S.L. Sauter, Editors. 1996, Taylor and Francis: Cincinnati. p. 3-21.

125. Dionne, C.E., et al., A clinical return-to-work rule for patients with back pain. CMAJ, 2005. 172(12): 1559-67.

126. Nahit, E.S., et al., Effects of psychosocial and individual psychological factors on the onset of musculoskeletal pain: common and site-specific effects. Annals of Rheumatic Diseases, 2003. 62: 755-60.

123

123127. Leroux, I., C.E. Dionne, and R. Bourbonnais, Psychosocial job factors and

the one-year evolution of back-related functional limitations. Scandinavin Journal of Work, Environment & Health, 2004. 30(1): 47-55.

128. Dionne, C.E., Psychological distress confirmed as predictor of long-term back-related functional limitations in primary care settings. Journal of Clinical Epidemiology, 2005. 58: 714-8.

129. Dionne, C.E., et al., Predicting Long-Term Functional Limitations Among Back Pain Patients in Primary Care Settings. Journal of Clinical Epidemiology, 1997. 50(1): 31-43.

130. Perreault, C., Les mesures de santé mentale: Possibilités et limites de la méthodologie utilisée, G.d. Québec, Editor. 1987, Santé Québec: Montréal. p. 33.

131. Wikipedia. L'encyclopédie libre. [Internet] 10 juin 2007 [cited 14 mars 2008]; Available from: http://fr.wikipedia.org/wiki/.

132. Schabracq, M.J., J.A.M. Winnubst, and C.L. Cooper, Handbook of Work and Health Psychology, ed. J.W. Sons. 1996, Chichester, New York, Brisbane, Toronto, Singapore. 496 p.

133. Brisson, C., S. Montreuil, and L. Punnett, Effects of an ergonomic training program on workers with video display units. Scandinavian Journal of Work, Environment & Health, 1999. 25(3): 255-63.

134. Borg-Stein, J., S. Dugan, and J. Gruber, Musculoskeletal aspects of pregnancy. American Journal of Physical Medicine and Rehabilitation, 2005. 84(3): 180-192.

135. Dionne, C.E., et al., Formal education and back pain: a review. J Epidemiol Community Health, 2001. 55(7): 455-468.

136. Ortiz, D.J., et al., Measurement variability in upper extremity posture among VDT users. Applied Ergonomics, 1997. 28(2): 139-143.

137. Hallqvist, J., et al., How to evaluate interaction between causes: a review of practices in cardiovascular epidemiology. Journal of Internal Medicine, 1996. 239: 377-382.

http://fr.wikipedia.org/wiki/

124

124138. Kleinbaum, D.G., K.L. L., and H. Morgenstren, Epidemiologic Research:

Principles and quantitative Methods. Lifetime Learning Publications, ed. W. Inc. 1982, Belmont, California p.

139. Bernard, P.-M. and C. Lapointe, Mesures statistiques en épidémiologie, ed. P.d.l.U.d. Québec. 1987, Sainte-Foy. 314 p.

140. Brisson, C., et al., Intervention research on work organization factors and health, in National Institute for Occupational Safety and Health (NIOSH), C.f.D.C.a. Prevention, Editor. 2001, Université Laval: Québec. p. 40.

141. Stock, S.R., et al., Reproducibility and validity of workers' self-reports of physcal work demands. Scandinavian Journal of Work, Environment & Health, 2005. 31(6): 409-437.

142. Feuerstein, M., et al., Workstyle: Development of a Measure of Response to Work in Those With Upper Extremity Pain. Journal of Occupational Rehabilitation, 2005. 15(2): 87-104.

143. Karasek, R., Job Content Questionnaire and User's Guide. Department of Industrial and System Engineering. 1985, University of Southern Los Angeles: California.

144. Santé Québec, Cahier technique et méthodologique - Enquête sociale et de santé 1992-1993, Santé Québec.

145. Niedhammer, I., et al., Effort-reward imbalance model and self-reported health: cross-sectional and prospective findings from the GAZEL cohort. Social Science & Medicine, 2004. 58: 1531-1541.

146. Perreault, N., et al., Agreement between a self-administered questionnaire on musculoskeletal disorders of the neck-shoulder region and a physical examination. BMC Musculoskeletal Disorders, 2008. 9(1): 34-42.

147. Lagerström, M., et al., Occupational and individual factors related to musculoskeletal symptoms in five body regions among Swedish nursing personnel. International Archives of Occupational Environment and Health, 1995. 68: 27-35.

148. Cassidy, D.J., L.J. Carroll, and P. Côté, The Saskatchewan Health and Back Pain Survey: The Prevalence of Low Back Pain and Related Disability in Saskatchewan Adults. Spine, 1998. 23(17): 1860-66.

125

125149. Préville, M., et al., La détresse psychologique: détermination de la fiabilité

et de la validité de la mesure utilisée dans l'enquête Santé Québec, S. Québec, Editor. 1992, Santé Québec: Montréal. p. 54.

150. Hosmer, D.W., S. Taber, and S. Lemeshow, The Importance of Assessing the Fit of Logistic Regression Models: A Case Study. American Journal of Public Health, 1991. 81(12): 1630-5.

151. Allison, P.D., Logistic Regression Using SAS: Theory and Application. First ed. 1999, Cary (NC): SAS Institute. 288 p.

152. Santé Québec, Questionnaire sur les habitudes de vie et la santé 1998, S. Québec, Editor. 1998, Groupe Léger & Léger Inc.

153. Rothman, K.J., Modern Epidemiology, ed. F. Printing. 1986, Boston/Toronto: Little, Brown and Company. 358 p.

154. Hosmer, D.W. and S. Lemeshow, Confidence Interval Estimation of Interaction. Epidemiology, 1992. 3(5): 452-456.

155. Breslow, N.E. and N.E. Day, Statistical methods in cancer research. Volume 1 - The analysis of case-control studies, ed. I.S.P. No.32. 1980, Lyon: IARC. 350 p.

156. Peduzzi, P., et al., A Simulation Study of the Number of Events per Variable in Logistic Regression Analysis. Journal of Clinical Epidemiology, 1996. 49(12): 1373-79.

157. Rothman, K.J. and S. Greenland, Modern Epidemiology. 2nd ed. 1998, Philadelphia: Lippincott-Raven. 738 p.

158. Kalilani, L. and J. Atashili, Measuring additive interaction using odds ratios. Epidemiologic Perspectives & Innovations, 2006. 3(1): 5-14.

159. SAS Institute Inc, The SAS system for Sun OS, version 9.1.3. 2007, Cary, (NC): SAS Institute Inc.

160. National Center for Health Statistics, Health, United States, 2007 With Chartbook on Trends in the Health of Americans. 2007, Hyattsville (MD): The Center. 567 p.

126

126161. CSST, Statistiques sur les affections vertébrales 2003-2006. Direction de la

comptabilité et de la gestion de l’information, Service de la statistique, Équipe des productions statistiques. 2007, Québec: The Commission. 29 p.

162. Pope, D.P., et al., Prevalence of shoulder pain in the community: the influence of case definition. Annals of Rheumatic Diseases, 1997. 56: 308-12.

163. Brisson, C., et al., Reliability and validity of the French version of the 18-item Karasek Job Content Questionnaire. Work and Stress, 1998. 12(4): 322-336.

164. Karasek, R., et al., The Job Content Questionnaire (JCQ): An Instrument for Internationally Comparative Assessments of Psychosocial Job Characteristics. Journal of Occupational Health Psychology, 1998. 3(4): 322-355.

165. Punnett, L., Work-related musculoskeletal disorders in computer keyboard operation, in Repetitive motion disorders of the upper extremity, S. Gordon, L.J. Fine, and S. Blair, Editors. 1995, American Academy of Orthopedic Surgeons: Rosemong (IL). p. 43-8.

166. Heinrich, J., B.M. Blatter, and P.M. Bongers, A comparison of methods for the assessment of postural load and duration of computer use. Occup Environ Med, 2004. 61(12): 1027-1031.

167. Health Canada. Adjusting and adapting your computer workstation, Checklist. [Internet] 2005 Nov 08 [cited 2008 Feb 15]; about 2 screens]. Available from: http://www.hc-sc.gc.ca/ewh-semt/alt_formats/hecs-sesc/pdf/occup-travail/ergo-checklist_e.pdf.

168. Johansson, H. and P. Sojka, Pathophysiological Mechanisms Involved in Genesis and Spread of Muscular Tension in Occupational Muscle Pain and in Chronic Musculoskeletal Pain Syndromes: A Hypothesis. Medical Hypotheses, 1991. 35: 196-203.

169. Sjögren-Rönkä, T., et al., Physical and psychosocial prerequisites of functioning in relation to work ability and general subjective well-being among office workers. Scandinavian Journal of Work, Environment & Health, 2002. 28(3): 184-90.

170. Li, C.Y. and F.C. Sung, A review of the healthy worker effect in occupational epidemiology. Occup Med, 1999. 49(4): 225-229.

http://www.hc-sc.gc.ca/ewh-semt/alt_formats/hecs-sesc/pdf/occup-travail/ergo-checklist_e.pdf

http://www.hc-sc.gc.ca/ewh-semt/alt_formats/hecs-sesc/pdf/occup-travail/ergo-checklist_e.pdf

127

127171. Homan, M.M. and T.J. Armstrong, Evaluation of Three Methodologies for

Assesing Work Activity During Computer Use. American Industrial Hygiene Association Journal, 2003. 64(1): 48-55.

172. Weiner, H., Perturbing the organism: The biology of stressful experience. 1992, Chicago: University of Chicago Press p.

173. Simon, M., et al., Back or neck-pain-related disability of nursing staff in hospitals, nursing homes and home care in seven countries - results from the European NEXT-Study. International Journal of Nursing Studies, 2008. 45(1): 24-34.

174. Rugulies, R. and N. Krause (2007) Effort-reward imbalance and incidence of low back and neck injuries in San Francisco transit operators. Occup Environ Med Volume, DOI: 10.1136/oem.2007.035188

175. de Jonge, J., et al., Job strain, effort-reward imbalance and employee well-being: a large-scale cross-sectional study. Social Science & Medicine, 2000. 50(9): 1317-1327.

176. van Vegchel, N., et al., Different effort constructs and effort-reward imbalance: effects on employee well-being in ancillary health care workers. Journal of Advanced Nursing, 2001. 34(1): 128-136.

177. Bambra, C., et al., The psychosocial and health effects of workplace reorganisation. 2. A systematic reviwe of task restructuring interventions. J Epidemiol Community Health, 2007. 61: 1028-1037.

178. Checkoway, H., N. Pearce, and D. Kriebel, Research Methods in Occupational Epidemiology. Second ed. 2004, Lowell (Massachussetts): Orford University Press. 372 p.

179. de Jonge, J. and M.A.J. Kompier, A Critical Examination of the Demand-Control-Support Model from a Work Psychological Perspective. International Journal of Stress Management, 1997. 4(4): 235-258.

180. Semmer, N.K., Job stress interventions and the organization of work. Scandinavian Journal of Work, Environment & Health, 2006. 32(6, special issue): 515-27.

181. Nunnally, J.C., Psychometric theory. 2nd ed. 1978, New York: McGraw-Hill. 701 p.

128

128182. Nordstrom, D.L., et al., Comparison of Self-Reported and Expert-Observed

Physical Activities at Work in a General Population. American Journal of Industrial Medicine, 1998. 34(1): 29-35.

129

129Tableau 8. Proportion d’incidence des TMS au suivi à trois ans (%)

A : Symptômes dans les six derniers mois entraînant un déficit fonctionnel

Site anatomique Hommes Femmes

Cou et épaules 7,0 11,1

Bas du dos 10,0 10,6

Membres supérieurs 5,6 7,8

B : Symptômes dans les 7 derniers jours d’une durée de 3 jours et plus avec une intensité de 5/10 et plus

Site anatomique Hommes Femmes

Cou et des épaules 5,6 15,6

Bas du dos 6,2 7,9

Membres supérieurs 2,4 7,2

130

130

l’éP

Tableau 9. Comparaison des participants de l’étude et des sujets ayant refusé de

participer (%)

Sujets ayant participé à

tude*******

Sujets ayant refusé de participer

†††††††

Caractéristiques [Données manquantes] N : 2431 N :756

Sexe [0,0] [3,0]

Homme 39,7 55,7

Femmes 60,3 41,3 0,262

Entreprise [0,0] [0,0]

SAAQ 56,1 56,3

RRQ 19,5 25,7

CSST 24,4 18,0

<0,001

Catégorie d’emploi [0,0] [32,4]

Cadre 5,3 3,6

Professionnel 37,7 23,5

Technicien 26,0 16,3

Personnel de bureau 31,0 24,2

0,203

re 5. ré.

******* Nombre de sujets avant l’application des critères d’inclusion et d’exclusion spécifiés à la section 2.2 du chapitre sur la méthodologie et tel que démontré par le diagramme de répartition de la Figu††††††† Valeur P bilatérale calculée à l’aide d’un test du Chi-car

131

131Tableau 10. Comparaison entre les sujets ayant complété l’étude et ceux perdus au suivi sur la base des caractéristiques mesurées au début de l'étude Hommes

Caractéristiques, moyenne (écart-type) Inclus N: 693

Perdus N: 68 P‡‡‡‡‡‡‡

Âge, années 44,4 (7,68) 48,3 (8,11) <0,001

Travail au poste informatique, h/jour 4,9 (2,11) 4,9 (2,19) 0,758

Caractéristiques, % [Données manquantes]

Groupe d’âge [0] [0]

<35 ans 10,1 5,9

35-44 ans 35,8 20,6

45-60 ans 54,1 73,5

0,006

Éducation (niveau complété le plus élevé) [0] [0]

Secondaire ou moins 14,4 27,9

Collégial 27,9 30,9

Universitaire 57,7 41,2

0,002

Statut marital [0] [0]

Marié 48,6 39,7

Union libre 26,9 20,6

Divorcé 10,1 13,2

Célibataire 13,9 22,1

Veuf 0,4 0

0,106

Nombre d’enfant (garde à temps plein) [1,1] [5,9]

0 46.9 61.8

1 17,5 17,7

≥2 34,5 14,7

0,004

. ‡‡‡‡‡‡‡ Valeur P bilatérale calculée avec le test de Student pour la comparaison de moyennes ou avecun test de Chi-carré pour la comparaison de proportions

132

132Tableau 10. (suite) Hommes

Caractéristique [Données manquantes] InclusN: 693

PerdusN: 68 P

Perception de sa santé [0,1] [0]

Excellente 14,1 11,8

Très bonne 39,2 29,4

Bonne 33,6 39,7

Moyenne 11,0 16,2

Mauvaise 1,9 2,9

0,310

Détresse psychologique§§§§§§§

******

††††††

[0,2] [0]

Non 74,6 66,2

Oui 25,2 33,8 0,013

IMC [0,2] [0]

<27 kg/m² 56,7 55,9

≥27 kg/m² 43,1 44,1 0,880

Sédentaire** [0] [1,4]

Non 89,6 80,9

Oui 10,4 17,7 0,437

Tabagisme†† [0] [0]

Non 88,7 79,4

Oui 11,3 20,6 0,02

Événements stressants (12 derniers mois) [0,6] [0]

0 54,7 61,8

1 32,9 22,1

≥2 11,8 16,2

0,128

ex. §§§§§§§ La détresse est définie par un résultat ≥26,19 à la version française du Psychiatric Symptoms Ind

******** Être sédentaire est défini par moins qu’une période d’activité physique par semaine. †††††††† Le tabagisme est défini par la consommation d’une cigarettte et plus par jour.

133

133Tableau 10. (suite)

Femmes

Caractéristiques, moyenne (écart-type) Inclus N: 988

Perdus N: 105 P

Âge, années 43,3 (6,59) 44,6 (7,77) <0,001

Travail au poste informatique, h/jour 5,2 (1,86) 5,8 (1,59) <0,001

Caractéristiques, % [Données manquantes]

Groupe d’âge [0] [0]

<35 ans 10,3 12,4

35-44 ans 42,4 33,3

45-60 ans 47,3 54,3

0,168

Éducation (niveau complété le plus élevé) [0] [0]

Secondaire ou moins 33,9 36,2

Collégial 29,9 34,3

Universitaire 36,2 29,5

0,341

Statut marital [0,4] [2,9]

Mariée 39,6 41,0

Union libre 29,9 29,5

Divorcée 14,2 10,5

Célibataire 15,0 14,3

Veuve 1,0 1,9

0,754

Nombre d’enfant (garde à temps plein) [0,2] [2,9]

0 41,9 52,4

1 22,9 19,1

≥2 33,2 25,7

0,073

134

134Tableau 10. (suite) Femmes

Caractéristique [Données manquantes] InclusN: 988

PerdusN: 105 P

Perception de sa santé [0] [1,0]

Excellente 13,1 8,6

Très bonne 36,0 41,9

Bonne 36,9 35,2

Moyenne 12,2 9,5

Mauvaise 1,8 3,8

0,228

Détresse psychologique [0] [1,9]

Non 60,5 62,9

Oui 39,5 35,2 0,461

IMC [1,5] [2,9]

<27 kg/m² 67,9 61,9

≥27 kg/m² 30,6 35,2 0,253

Sédentaire [0,4] [1,0]

Non 82,9 76,1

Oui 16,7 22,9 0,085

Tabagisme [0] [0]

Non 86,1 80,9

Oui 13,9 19,1 0,125

Événements stressants (12 derniers mois) [0,3] [3,8]

0 46,0 40,0

1 34,6 34,3

≥2 17,1 21,9

0,326

135

Figure 1. Définition des composantes du modèle de la tension au travail de Karasek et Theorell

Tiré de l’article Karasek et Theorell, 1990 [11]

135

136

Figure 2. Définition des composantes du modèle du déséquilibre efforts-reconnaissance de Siegrist

Engagement excessif (incapacité à s’éloigner de son

travail et impatience et irritabilité disproportionnée)

Efforts extrinsèques (demandes et obligations du

travail)

Reconnaissance (estime des collègues et des

supérieurs, possibilités d’avancement et salaire et

sécurité d’emploi)

Tiré de van Vegchel et coll., 2005 [100]

136

137

137Figure 3. Définition des catégories d'exposition aux facteurs de risque posturaux et psychosociaux pour les analyses d'interaction

Risque psychosocial élevé Risque psychosocial faible

Risque postural élevé

RC* postural et psychosociale RC postural

Risque postural faible RC psychosociale RC = 1 (référence)

*RC= Rapport de cote obtenu avec la régression logistique

138

Figure 4. Formule pour le calcul de la fraction étiologique due à l'interaction (FEi)

RC postural et psychosocial - RC psychosocial - RC postural + 1

RC postural et psychosocial

138

FEi =

139

Figure 5. Diagramme de recrutement, de l’application des critères d’inclusion et d’exclusion et des pertes au suivi

Base d’étude 3187 participants

Refus de participer 756 participants

Réponse au questionnaire initial 2431 participants

Exclusion selon les critères généraux*

577 participants

Perdus au suivi 173 participants

Exclusion selon les critères spécifiques au site anatomique étudié†

339 participants pour le cou et les épaules 387 participants pour le bas du dos 215 participants pour les membres supérieur

Population d’étude finale

Cou et épaules 1342 participants

Bas du dos 1294 participants

Membres supérieurs 1466 participants

* Être âgé de moins de 18 ans ou de plus de 60 ans, travailler moins de 25 heures par semaine aux mesures de départ et/ou de suivi, lors de la mesure de suivi, être à la retraite ou sans emploi depuis plus de 60 jours, rapporter souffrir d’arthrite rhumatoïde ou de spondylarthrite ankylosante, ou être enceinte. † Au site anatomique analysé, avoir eu, au cours de sa vie, une blessure franche ou rapporter souffrir de TMS dans les six derniers mois avec un déficit fonctionnel associé dans l’une des trois sphères d’activité (professionnelle, domestique ou de loisir).

139

Annexe A

Catégories d’emplois des participants de l’étude

141

141Catégories d’emplois des participants de l’étude

Cadres Professionnels Techniciens Personnels de bureau

4.9 % 42.4 % 25.3 % 27.4 %

• Cadre supérieur

• Cadre juridique

• Cadre intermédiaire

• Sous-ministre

• Sous-ministre adjoint

• Conseiller en gestion des ressources humaines

• Agent de gestion financière

• Analyste en informatique

• Agent de recherche et de planification socio-économique

• Attaché d’administration

• Médecin

• Ingénieur

• Agent d’indemnisation

• Technicien en administration

• Technicien en informatique

• Technicien en arts appliqués et graphisme

• Agent d’aide socio-économique

• Agent vérificateur

• Agent de bureau

• Auxiliaire de bureau

• Auxiliaire informatique

• Agent de secrétariat

• Préposé aux permis et immatriculation

Annexe B

Échelle de pointage des facteurs de risque posturaux

143

143Échelle de pointage des facteurs de risque posturaux

Facteurs de risque posturaux

Critères de décision Pointage

Prise de pauses Pas de prise de pauses régulières /1

Posture assise statique Travail habituellement assis et n’a pas à se

déplacer souvent. /1

Emplacement du clavier Poignets plus hauts que l’horizontal /1

Emplacement de l’écran

Sous-optimal selon deux situations : 1) Si le

sujet ne porte pas de lentilles bifocales et que

les yeux ne sont pas à la hauteur du dessus

de l’écran. 2) Si le sujet porte des lentilles

bifocales et que les yeux ne sont pas plus

hauts que le dessus du haut de l’écran

/1

Rotation du cou L’écran n’est pas en face du participant /1

Support aux avant-bras

au clavier N’utilise pas de support aux avant-bras /0.5

Support aux avant-bras à

la souris N’utilise pas de support aux avant-bras /0.5

Total : /6

Annexe C

Algorithmes des échelles de mesure des facteurs de risque psychosociaux

145

145

‡‡‡‡‡‡

Algorithmes pour le calcul des échelles de mesure des variables psychosociales des modèles de Karasek et de Siegrist Modèle la tension au travail de Karasek‡‡

Demande psychologique (DP)

Si deux valeurs ou moins étaient manquantes pour les items composant l’échelle de la demande psychologique, celles-ci étaient imputées par le score moyen obtenu par le participant à cette échelle. L’indice était calculé de la façon suivante :

DP = (Q10 + Q11 - Q12 - Q13 - Q14 + Q15 + Q16 + Q17 + Q18)

Toutes ces questions étaient gradées de (4) "fortement d'accord" à (1) "fortement en désaccord". L’étendue de l’échelle variait entre 9 et 36. Plus le score obtenu était élevé, plus la demande psychologique était élevée. La valeur médiane de 24 de la population générale québécoise a été utilisée pour dichotomiser les participants [144].

Latitude décisionnelle (LD)

Si deux valeurs ou moins étaient manquantes pour les items composant l’échelle de la latitude décisionnelle, celles-ci étaient imputées par le score moyen obtenu par le participant à cette échelle. La latitude décisionnelle est la somme des sous-échelles portant sur l'utilisation des qualifications et le contrôle sur la tâche.

Utilisation des qualifications = (Q1 + Q2 + Q3 + Q7 + Q9 + (5 - Q4)) * 2

Contrôle sur la tâche = (Q5 + Q6 + Q8) * 4

Latitude décisionnelle = utilisation des qualifications + contrôle sur la tâche:

LD = (Q1 + Q2 + Q3 + Q7 + Q9 + (5 - Q4)) * 2 + (Q5 + Q6 + Q8) * 4

Toutes les réponses aux questions étaient gradées de (4) "fortement d'accord" à (1) "fortement en désaccord". Le minimum de l'indice de latitude décisionnelle était de 24 et le maximum était de 96. Plus le score obtenu était élevé, plus la latitude décisionnelle était élevée. Selon la valeur médiane de la population générale québécoise, un seuil a été établi à 72 ou moins pour identifier les participants ayant une faible latitude décisionnelle [144].

43]. ‡‡‡‡‡‡‡‡ Les algorithmes présentées respectent les recommendations de Karasek [1

146

146

§§§§§§

Soutien social au travail (SST)

Si deux valeurs ou moins étaient manquantes pour les items composant l’échelle du soutien social au travail, celles-ci étaient imputées par le score moyen obtenu par le participant à cette échelle. Le soutien social est la somme du soutien des collègues (CS) et du soutien des superviseurs (SS).

CS = Q6+ Q7+ (5 - Q8) + Q9 + Q10 +Q11

SS = Q1 + Q2 + (5 - Q3) + Q4 + Q5

SST = CS + SS

Dans notre étude, la version à 11 items a été utilisée. Toutes les réponses aux questions étaient gradées de (4) "fortement d'accord" à (1) "fortement en désaccord". L’étendue variait entre 11 et 44; un résultat faible indiquait un faible soutien social au travail. Le soutien social a été dichotomisé selon la valeur médiane de la distribution de la population québécoise, soit à 34 [144].

Modèle du déséquilibre efforts-reconnaissance de Siegrist§§

Efforts extrinsèques

Si une valeur était manquante pour les items composant l’échelle des efforts extrinsèques, celle-ci était imputée par le score moyen obtenu par le participant à cette échelle. Les efforts extrinsèques ont été mesurés à l’aide de deux items originaux de l’échelle recommandée par Siegrist et de deux items ayant une formulation très proche des items originaux.

E = (5-Q38) + Q41 + Q45 + Q46

Toutes ces questions étaient gradées de (4) "fortement d'accord" à (1) "fortement en désaccord". L’étendu des résultats variait entre 4 et 16; un résultat élevé indiquait des efforts extrinsèques élevés.

Reconnaissance

Si deux valeurs ou moins étaient manquantes pour les items composant l’échelle de la reconnaissance, celles-ci étaient imputées par le score moyen obtenu par le participant à cette échelle. Nous avons utilisé l’échelle originale à 11 items recommandée par Siegrist pour mesurer la reconnaissance. Cette échelle regroupe les trois notions de reconnaissance que sont l’estime des collègues et des supérieurs, les possibilités d’avancement et le salaire et la sécurité d’emploi.

Estime des collègues et des superviseurs = Q47 +Q48 + Q49 + Q50 + Q55

Possibilité d’avancement et salaire = Q52 + Q54 + Q56 + Q57

§§§§§§§§ Les algorithmes présentées respectent les recommendations de Siegrist [15].

147

147Sécurité d’emploi = Q51 + Q53 Reconnaissance = (Q47 +Q48 + Q49 + Q50 + Q55) + (Q52 + Q54 + Q56 + Q57) + (Q51 +

Q53)

Toutes ces questions étaient gradées de (4) "fortement d'accord" à (1) "fortement en désaccord". L’étendue des résultats variait entre 11 et 44; un résultat faible indiquait une faible reconnaissance.

Déséquilibre efforts-reconnaissance

Un ratio a été utilisé pour catégoriser les participants de l’étude au niveau de la présence d’un déséquilibre efforts-reconnaissance. Pour chacun des participants, ce ratio a été calculé en divisant la somme des efforts extrinsèques par la somme de la reconnaissance multiplié par un facteur de correction. Ce facteur de correction (c) permettait d’ajuster pour le nombre inégal d’items entre le numérateur et le dénominateur.

c = 0,36363636363

Ratio = (E / R) * c

Engagement excessif

Si une valeur était manquante pour les items composant l’échelle de l’engagement excessif, celle-ci était imputée par le score moyen obtenu par le participant à cette échelle. L’engagement excessif a été mesuré à l’aide de six items recommandés par Siegrist mesurant l’incapacité à s’éloigner de son travail (cinq items) et l’impatience et l’irritabilité disproportionnée (un item).

Engagement excessif = Q60 + Q61 + (5-Q62) + Q63 + Q64 + Q65

Toutes ces questions étaient gradées de (4) "fortement d'accord" à (1) "fortement en désaccord". L’étendue des résultats variait entre 6 à 24; un résultat élevé indiquait une forte propension à l’engagement excessif. Le tertile supérieur de la distribution des résultats des participants de notre étude a servi à identifier les participants ayant un niveau élevé d’engagement excessif.

Annexe D

Mesure de la cohérence interne de l’échelle de mesure des facteurs de risque posturaux

149

149Mesure de la cohérence interne de l’échelle de mesure des

facteurs de risque posturaux

Un coefficient alpha de Cronbach (α) a été utilisé pour mesurer la cohérence interne

de notre échelle de mesure des facteurs de risque posturaux du travail au poste

informatique. L’annexe B décrit les sept facteurs de risque posturaux qui ont été

choisis afin de caractériser cet aspect de l’exposition des participants de l’étude. Le

calcul du α de cette échelle nous a donné une valeur totale de 0,29. Cette valeur a été

ajustée pour tenir compte des différents pointages accordés aux items de l’échelle. La

posture assise statique était l’item démontrant le moins de corrélation avec les autres

items de l’échelle (Tableau 11). Le retrait de la posture assise statique de l’échelle de

mesure n’aurait que légèrement fait augmenter la valeur du α à 0,36. La corrélation de

notre échelle reste malgré tout bien inférieure au standard de 0,70 suggéré par

Nunnally, 1978, p. 245 [181]. Par contre, ceci n’implique pas que notre échelle de

mesure soit inadéquate, mais qu’elle mesure des aspects des facteurs de risque

posturaux qui sont bel et bien différents et donc peu corrélés entre eux.

Tableau 11. Corrélation de chacun des items par rapport à l'ensemble des autres items de l'échelle des facteurs de risque posturaux

Items de l’échelle Corrélation Prise de pauses 0,0969 Posture assise statique -0,0317 Emplacement de l’écran 0,1518 Emplacement du clavier 0,3759 Rotation du cou 0,0578 Support aux avant-bras au clavier 0,2753 Support aux avant-bras à la souris 0,2862

Annexe E

Interaction entre les facteurs de risque posturaux et psychosociaux sur la survenue des TMS au cours des sept

derniers jours

151

151Interaction entre les facteurs de risque posturaux et

psychosociaux sur la survenue des TMS au cours des sept

derniers jours

Résultats

Modèle de la tension au travail de Karasek

Chez les hommes

En ce qui concerne les effets des facteurs de risque posturaux et la tension au travail

chez les hommes (Tableau 12), la définition des TMS au cours des sept derniers jours

d’une durée de trois jours et plus et d’une intensité de 5/10 et plus a donné lieu à un

nombre de cas très faible pour les trois sites anatomiques, soit le cou et les épaules, le

bas du dos et les membres supérieurs. Nous avons même obtenu une cellule vide dans

l’analyse des membres supérieurs. Ce manque d’événements a affecté la précision des

résultats telle que reflétée par de grands intervalles de confiance.

Le soutien social n’était pas modifiant dans la relation entre les facteurs de risque

posturaux et la tension au travail sur la survenue des TMS pour chacun des trois sites

anatomiques (analyses non démontrées). Étant donné le faible nombre d’événements,

l’ajustement des modèles a été limité afin de respecter un nombre minimal

d’événements par variable [156]. Ainsi, le modèle 1 des sites du cou et des épaules,

du bas du dos et des membres supérieurs ont seulement pu être ajustés pour l’âge. Peu

de changements ont été observés entre les rapports de cote (RC) des modèles bruts et

des modèles 1. Bien que cela démontre que l’âge était peu confondant, nous avons

choisi ce facteur d’ajustement afin d’assurer une continuité dans nos analyses puisque

l’âge a été forcé dans les autres modèles. Les modèles 2, ajustant pour la présence de

TMS aux autres sites au début du suivi, ont quant à eux généralement donné lieu à

une augmentation des RC. Cette augmentation nous indique que ce facteur

152

152d’ajustement s’est comporté comme un facteur de confusion et non comme un facteur

intermédiaire dans nos analyses. Par contre, aucun RC n’a été significatif et ce, pour

l’ensemble des trois sites anatomiques.

Les fractions étiologiques dues à l’interaction (FEi) chez les hommes pour le cou et

les épaules et pour le bas du dos ont été négatives. Rappelons que des résultats nuls

ou négatifs sont interprétés comme une absence d’interaction entre les facteurs de

risque posturaux et psychosociaux [157, p.341]. La FEi des membres supérieurs n’a

pu être calculée due à la présence d’une cellule vide.

Chez les femmes

En ce qui concerne les effets des facteurs de risque posturaux et la tension au travail

chez les femmes (Tableau 13), la définition des TMS au cours des sept derniers jours

a engendré un nombre de cas similaire à ce qui a été observé avec la mesure des TMS

au cours des six derniers mois (Tableau 4). Le soutien social n’a pas été modifiant

dans la relation entre les facteurs de risque posturaux et la tension au travail sur la

survenue des TMS pour chacun des trois sites anatomiques (analyses non

démontrées). L’ajustement des mesures d’associations à l’aide des modèles 1 et 2 n’a

que très peu changé la force des RC observés dans les modèles bruts. Les modèles 2,

ajustant pour la présence de TMS aux autres sites au début du suivi, ont généralement

donné lieu à une augmentation des RC. Tel que mentionné ci-haut, ceci nous indique

que ce facteur d’ajustement a agi comme un facteur de confusion et non comme un

facteur intermédiaire dans nos analyses.

Par contre, les relations significatives qui ont été observées chez les femmes au

Tableau 15 concernaient les groupes soumis à un seul des facteurs de risque. Ainsi,

pour le cou et les épaules, un RC significatif a été observé dans le groupe ayant une

tension élevée seulement; pour le bas du dos, dans le groupe ayant une tension élevée

et dans le groupe ayant un risque postural élevé seulement; et pour les membres

supérieurs, dans le groupe ayant une tension élevée seulement.

153

153Les FEi des trois sites anatomiques ont été négatives, indiquant une absence

d’interaction chez les femmes entre les facteurs de risque posturaux et la tension au

travail sur les TMS au cours des sept derniers jours.

Modèle du déséquilibre efforts-reconnaissance de Siegrist

Chez les hommes

En ce qui concerne les effets des facteurs de risque posturaux et du déséquilibre

efforts-reconnaissance au travail chez les hommes (Tableau 14), on a d’abord vu

apparaître l’effet modifiant de l’engagement excessif envers son travail dans les

analyses des TMS au cou et aux épaules. En effet, les associations observées ont

indiqué que les hommes rapportant un engagement excessif faible avaient un risque

plus élevé de développer des TMS au cou et aux épaules que ceux rapportant un

engagement excessif élevé. Cette dernière observation est à l’opposé de la théorie du

modèle du déséquilibre efforts-reconnaissance. Cependant, il est important de

mentionner que le nombre de sujets dans chacun des groupes d’exposition était très

faible à ce niveau d’analyse. Cette stratification supplémentaire, tenant compte de

l’effet modifiant de l’engagement excessif, a diminué grandement la précision

statistique de nos analyses.

Ainsi, aucune association n’a été significative et l’interprétation de ces résultats doit

être prudente. Ici aussi les modèles 2 ont montré que les TMS aux autres sites au

début du suivi n’agissaient pas comme un facteur intermédiaire et ainsi, qu’il était

approprié de calculer nos FEi à partir de ces modèles.

D’autre part, pour ce qui est du groupe rapportant un engagement excessif élevé, les

associations ont montré des relations protectrices (RC <1) entre la présence des

facteurs de risque posturaux et le déséquilibre efforts-reconnaissance sur la survenue

des TMS au cours des sept derniers jours. Puisque ces relations sont à l’opposé de ce

que nous avons observé dans l’ensemble de nos autres analyses, puisqu’à notre

connaissance, la littérature ne rapporte pas ce type de relation et finalement, puisque

154

154les effectifs très faibles affectaient la précision de cette analyse, nous croyons que

nous ne pouvons tirer de conclusion valide avec ces résultats. Ainsi, la FEi découlant

de cette analyse a été considérée comme erronée. En fait, nous ne sommes pas

certains que la formule utilisée pour calculer la FEi soit adaptée au calcul de

l’interaction lorsque les facteurs sont protecteurs. Malheureusement, nos recherches

sur cet aspect n’ont pas porté fruit. Les textes de référence consultés [137, 153, 154,

157] n’abordaient pas ce phénomène.

En ce qui concerne la FEi observée pour le cou et les épaules chez les sujets

rapportant un engagement excessif faible, une valeur positive a été observée mais son

intervalle de confiance incluait la valeur nulle.

Pour les analyses des sites du bas du dos et des membres supérieurs, l’engagement

excessif n’a pas eu d’effet modifiant (analyses non démontrées). Aucune association

n’a été significative dans les modèles bruts et ajustés des sites du bas du dos et des

membres supérieurs. Une FEi négative avec un large intervalle de confiance a été

observée pour le bas du dos; alors que la FEi du site des membres supérieurs n’a pu

être calculée dû à la présence d’une cellule vide.

Chez les femmes

En ce qui concerne les effets des facteurs de risque posturaux et du déséquilibre

efforts-reconnaissance au travail chez les femmes (Tableau 15), à l’instar des

hommes, on a d’abord vu apparaître l’effet modifiant de l’engagement excessif dans

les analyses des TMS au cou et aux épaules. Cependant, les associations montrent

que ce sont les femmes rapportant un engagement excessif élevé qui ont eu un risque

accrû de développer des TMS lorsque soumises à la fois aux facteurs de risque

posturaux et au déséquilibre efforts-reconnaissance. Cette dernière observation est

concordante avec la théorie du modèle du déséquilibre efforts-reconnaissance. Il faut

par contre noter que les effectifs étaient faibles, particulièrement pour la strate de

femmes rapportant un engagement excessif faible. Ceci a affecté la précision des

résultats de cette strate d’analyse. Les modèles 2 ont montré que les TMS aux autres

155

155sites au début du suivi n’étaient pas un facteur intermédiaire et ainsi qu’ils étaient les

modèles adéquats pour le calcul de leur FEi respective. Une seule association

significative a été observée, notamment chez le groupe de femmes rapportant un

engagement excessif élevé et une présence simultanée des deux types de facteurs de

risque. Une faible FEi positive a été observée chez les femmes rapportant un

engagement excessif élevé et une FEi négative a été observée chez les femmes

rapportant un engagement excessif faible.

Pour les analyses des sites du bas du dos et des membres supérieurs, l’engagement

excessif n’a pas eu d’effet modifiant (analyses non démontrées). Aucune association

n’a été significative. De plus, quelques associations protectrices ont été observées

(celle du groupe ayant une risque postural faible et un déséquilibre efforts-

reconnaissance pour le bas du dos et celle du groupe ayant un risque postural élevé et

un équilibre efforts-reconnaissance pour les membres supérieurs). Tel que mentionné

ci-haut, ces associations sont à l’opposé de ce qui est généralement observé dans

l’ensemble de nos autres analyses et dans ce qui est rapporté dans la littérature. Nous

expliquons ce dernier phénomène par l’imprécision statistique de nos données. Une

FEi négative a été observée pour le site du bas du dos et une FEi quasi nulle a été

observée pour le site des membres supérieurs. L’ensemble des intervalles de

confiance des FEi du Tableau 15 ont inclu la valeur nulle.

Discussion

Cette discussion complète la discussion générale du chapitre V sans la répéter. À la

lumière des limites exposées ci-haut, nous limitons notre interprétation de la présence

de l’interaction entre les facteurs de risque posturaux et psychosociaux sur la

survenue des TMS au cours des sept derniers jours en disant que nos données ne nous

permettent pas de tirer des conclusions.

Il faut noter que deux études ont évalué l’interaction entre les facteurs de risque

posturaux et psychosociaux du travail en utilisant une mesure des TMS au cours des

156

156sept derniers jours (sans critères de durée ou d’intensité) [20, 21]. Ces études

montraient des FEi positives, quoique parfois faibles, sur la prévalence des TMS au

cou, aux membres supérieurs et au bas du dos, séparément. Cependant, ces deux

études étaient de type transversal. Un devis transversal, en plus de ne pas permettre

d’établir de relations causales entre les variables, peut aussi introduire un biais

d’information puisque les travailleurs souffrant de TMS risquent de surestimer leur

niveau d’exposition aux facteurs de risque du travail [141, 166, 182]. Ce biais peut

ainsi entraîner une surestimation des associations observées. Cependant, ces deux

études avaient la force méthodologique d’avoir utilisé une catégorisation plus

contrastante en comparant les tertiles supérieurs et inférieurs des facteurs de risque

posturaux et psychosociaux. Ceci a pu contribuer à diminuer la misclassification et

ainsi obtenir des associations plus élevées et significatives. Malheureusement, il

aurait été impossible pour nous d’effectuer une telle catégorisation dû au nombre de

cas incidents limités que nous avons obtenus.

Malgré tout, il y a lieu de se questionner sur la validité de la mesure des TMS au

cours des sept derniers jours pour quantifier la survenue des TMS après un suivi

prospectif de trois ans. En d’autres mots, est-ce que la mesure des sept derniers jours

arrive à approximer le nombre de sujets ayant eu, au cours du suivi, des TMS causés

par l’exposition aux facteurs de risque posturaux et psychosociaux? À la lumière de

nos résultats, cela nous semble maintenant très peu probable. Comme il n’existe pas

de consensus dans la littérature sur la période adéquate de mesure des TMS, d’autres

études seront nécessaires pour évaluer si une mesure des sept derniers jours est

adéquate et dans quel contexte.

Conclusion

En résumé, nous avons obtenu dans ces analyses sur la présence d’interaction entre

les facteurs de risque posturaux et psychosociaux, deux FEi faiblement positives, une

FEi nulle, huit FEi négatives, deux FEi ne pouvant être calculées et une FEi jugée

comme erronée. Aucune de ces FEi n’a été significative. Même si nos résultats,

157

157utilisant une mesure de TMS au cours des sept derniers jours, semblent plutôt

indiquer une absence d’effet d’interaction, les limites statistiques que nous avons

exposées ne nous permettent pas de nous prononcer sur la présence d’effet

d’interaction entre les facteurs de risque posturaux et psychosociaux.

158

Tableau 12. Effet des facteurs de risque posturaux et de la tension au travail sur la proportion d’incidence des TMS au cours des sept derniers jours chez les hommes – Rapport de cotes (IC à 95%)

Total Cas Modèle brut Modèle ajusté 1

Modèle ajusté

2********* FE †††i††††††

Cou-épaules Risque postural faible / Tension faible 298 18 1,00 (référence) 1,00

(référence)‡‡‡‡‡‡‡‡‡ 1,00 (référence)

Risque postural faible / Tension élevée 38 3 1,33 (0,37-4,76) 1,33 (0,37-4,73) 1,81 (0,49-6,71)

Risque postural élevé / Tension faible 151 8 0,87 (0,37-2,05) 0,89 (0,38-2,10) 0,94 (0,39-2,30)

Risque postural élevé / Tension élevée 41 3 1,23 (0,35-4,37) 1,23 (0,35-4,37) 1,52 (0,41-5,60) -0,15 (-2,21-1,91)

Bas du dos Risque postural faible / Tension faible 283 17 1,00 (référence) 1,00 (référence)║ 1,00 (référence)




Membres supérieurs Risque postural faible / Tension faible 320 11 1,00 (référence) 1,00 (référence)¶ 1,00 (référence)



Risque postural élevé / Tension élevée 47 2 1,25 (0,27-5,82) 1,33 (0,28-6,26) 1,22 (0,24-6,12) N/ §§§

A§§§§§§

uivi.

ide.

********* Correspond au modèle ajusté 1 avec ajustement supplémentaire pour les TMS aux autres sites au début du sèle 2. ††††††††† Fraction étiologique due à l’interaction, calculée à partir du mod

’âge. ‡‡‡‡‡‡‡‡‡ Ajusté pour l║ Ajusté pour l’âge. ¶ Ajusté pour l’âge.

158

§§§§§§§§§ Le calcul de la FEi ne peut être appliqué dû à la présence d’une cellule v

159

Tableau 13. Effet des facteurs de risque posturaux et de la tension au travail sur la proportion d’incidence des TMS au cours des sept derniers jours chez les femmes – Rapport de cotes (IC à 95%)


Modèle ajusté **********2 FEi ††††††††††

Cou-épaules Risque postural faible / Tension faible 356 46 1,00 (référence) 1,00

(référence)‡‡‡‡‡‡‡‡‡‡

1,00 (référence)




Bas du dos Risque postural faible / Tension faible 343 21 1,00 (référence) 1,00 (référence)║ 1,00 (référence)




Membres supérieurs Risque postural faible / Tension faible 379 25 1,00 (référence) 1,00 (référence)¶ 1,00 (référence)




uivi.

ivi.

********** Correspond au modèle ajusté 1 avec ajustement supplémentaire pour les TMS aux autres sites au début du sèle 2. †††††††††† Fraction étiologique due à l’interaction, calculée à partir du mod

su‡‡‡‡‡‡‡‡‡‡ Ajusté pour l’âge et pour la détresse psychologique à la fin du ║ Ajusté pour l’âge et le vécu d’événements stressants au début du suivi.

159

¶ Ajusté pour l’âge, la détresse psychologique, l’engagement excessif et la perception de sa santé au début du suivi.

160

160

2§§§§§§§§§§ FEi ****

Tableau 14. Effet des facteurs de risque posturaux et du déséquilibre efforts-reconnaissance au travail sur la proportion d’incidence des TMS au cours des sept derniers jours chez les hommes – Rapport de cotes (IC à 95%)


Modèle ajusté *******

Engagement excessif élevé

Cou-épaules

Risque postural faible / Équilibre E- R†††††††††††

(référence)‡‡‡‡‡‡‡‡‡‡‡

3,15)§§§§§§§§§§§

99 10 1,00 (référence) 1,00 1,00 (référence)

Risque postural faible / Déséquilibre E-R 41 1 0,22 (0,03-1,80) 0,22 (0,03-1,80) 0,20 (0,02-1,76)

Risque postural élevé / Équilibre E-R 46 2 0,40 (0,08-1,93) 0,36 (0,07-1,77) 0,31 (0,06-1,62)

Risque postural élevé / Déséquilibre E-R 42 3 0,68 (0,18-2,63) 0,69 (0,18-2,68) 0,74 (0,18-2,98) 1,66 (0,17-

Engagement excessif faible

Cou-épaules Risque postural faible / Équilibre E-R 162 7 1,00 (référence) 1,00 (référence)§ 1,00 (référence)



Risque postural élevé / Déséquilibre E-R 20 2 2,46 (0,47-12,75) 2,42 (0,47-12,58) 3,02 (0,54-16,82) 0,21 (-1,43-1,84)

suivi. §§§§§§§§§§ Correspond au modèle ajusté 1 avec ajustement supplémentaire pour les TMS aux autres sites au début du

dèle 2. *********** Fraction étiologique due à l’interaction, calculée à partir du mosance. ††††††††††† Efforts-reconnais

l’âge. ‡‡‡‡‡‡‡‡‡‡‡ Ajusté pour§§§§§§§§§§§ Le calcul de la FEi qui découle de ces associations semble erroné puisque l’équation a été conceptualisée pour mesurer une proportion de cas engendrée par des facteurs de risque de la maladie et non par des facteurs de prévention [153].

161

Tableau 14. Effet des facteurs de risque posturaux et du déséquilibre efforts-reconnaissance au travail sur la proportion d’incidence des TMS au cours des sept derniers jours chez les hommes – Rapport de cotes (IC à 95%) (suite)

Total Cas Modèle brut Modèle ajusté 1 Modèle ajusté

2

FEi************

††††††††††††

Bas du dos Risque postural faible / Équilibre E-R‡‡‡‡‡‡‡‡‡‡‡‡

N/A §§§§§

252 16 1,00 (référence) 1,00 (référence)║ 1,00 (référence)



Risque postural élevé / Déséquilibre E-R 57 3 0,82 (0,23-2,91) 0,82 (0,23-2,93) 0,83 (0,23-3,01) -0,48 (-2,87-1,91)

Membres supérieurs Risque postural faible / Équilibre E-R 276 11 1,00 (référence) 1,00 (référence)¶ 1,00 (référence)



Risque postural élevé / Déséquilibre E-R 68 3 1,11 (0,30-4,10) 1,14 (0,31-4,23) 1,16 (0,30-4,50) §§§§§§§

suivi.

le vide.

************ Correspond au modèle ajusté 1 avec ajustement supplémentaire pour les TMS aux autres sites au début duodèle 2. †††††††††††† Fraction étiologique due à l’interaction, calculée à partir du m

ssance. ‡‡‡‡‡‡‡‡‡‡‡‡ Efforts-reconnai║ Ajusté pour l’âge. ¶ Ajusté pour l’âge.

161

§§§§§§§§§§§§ Le calcul de la FEi ne peut être appliqué dû à la présence d’une cellu

162

Tableau 15. Effet des facteurs de risque posturaux et du déséquilibre efforts-reconnaissance au travail sur la proportion d’incidence des TMS au cours des sept derniers jours chez les femmes – Rapport de cotes (IC à 95%)


Modèle ajusté

2************* FEi†††††††††††††

Engagement excessif élevé

Cou-épaules Risque postural faible / Équilibre E-

R‡‡‡‡‡‡‡‡‡‡‡‡‡ (référence)§§§§§§§§§§§§§

145 21 1,00 (référence) 1,00 1,00 (référence)




Engagement excessif faible

Cou-épaules

Risque postural faible / Équilibre E-R 188 22 1,00 (référence) 1,00

(référence)**************

1,00 (référence)



Risque postural élevé / Déséquilibre E-R 24 1 0,33 (0,04-2,55) 0,29 (0,04-2,33) 0,23 (0,03-1,90) -2,87 (-12,35-6,62)

u suivi.

u suivi. u suivi.

************* Correspond au modèle ajusté 1 avec ajustement supplémentaire pour les TMS aux autres sites au début dodèle 2. ††††††††††††† Fraction étiologique due à l’interaction, calculée à partir du m

issance. ‡‡‡‡‡‡‡‡‡‡‡‡‡ Efforts-reconna§§§§§§§§§§§§§ Ajusté pour l’âge, la détresse psychologique et la perception de sa santé à la fin d

162

************** Ajusté pour l’âge, la détresse psychologique au début du suivi et la perception de sa santé à la fin d

163

Tableau 15. Effet des facteurs de risque posturaux et du déséquilibre efforts-reconnaissance au travail sur la proportion d’incidence des TMS durant les sept derniers jours chez les femmes – Rapport de cotes (IC à 95%) (suite)

T al C s Modèl brut Modèle justé 1 F †ot a e a

Modèle ajusté 2*

Ei

Bas du dos Risque postural faible / Équilibre E-R‡ 323 26 1,00 (référence) 1,00 (référence)║ 1,00 (référence)


Risque postural élevé / Équilibre E-R 1,21 (0,64-2,27) 1,26 (0,66-2,41) 1,52 (0,76-3,02)

R -1,06 (-4 6-1,95)

Mem



188 18

Risque postural élevé / Déséquilibre E- 68 5 0,91 (0,34-2,45) 0,56 (0,18-1,74) 0,53 (0,16-1,79) ,0

bres supérieurs Risque postural faible / Équilibre E-R 363 25 1,00 (référence) 1,00 (référence)¶ 1,00 (référence)


* Correspond au modèle ajusté 1 avec ajustement supplémentaire pour les TMS aux autres sites au début du suivi. † Fraction étiologique due à l’interaction, calculée à partir du modèle 2. ‡ Efforts-reconnaissance. ║ Ajusté pour l’âge, la détresse psychologique et la perception de sa santé à la fin du suivi et l’indice de masse corporelle au début du suivi.

163

¶ Ajusté pour l’âge, la détresse psychologique et la perception de sa santé à la fin du suivi et l’indice de masse corporelle au début du suivi.

effet d’interaction entre les facteurs de risque …

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