OCORRÊNCIA DE SINTOMA OSTEOMUSCULAR EM TRABALHADORES DA INDÚSTRIA METALÚRGICA
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to verify the occurrence of pain in individuals in the metallurgical industry in the city of Ponta Grossa, PR. The data collection was carried out through the application of five instruments: the first composed of individual issues; the second refers to the Nordic Musculoskeletal Symptoms Questionnaire; the third McGill pain questionnaire; the fourth Roland Morris Disability Questionnaire; and the fifth on the Visual analog scale of pain. These instruments had the objective to identify and characterize the musculoskeletal symptoms related to pain, as well as the body regions most affected. The sample was composed of 74 male employees with an average age of 31 years. The results indicated that the region's most affected were the lumbar spine region with 69%, followed by thoracic spine region with 65%, ankle and foot with 58%, wrist, hands and fingers with 56%, shoulders with 48% , arm with 43%, forearm with 36%, knees with 35%, waist and thigh with 33%, neck with 30% and elbows with 16%. In the workers with musculoskeletal symptoms in lumbar spinal region, it was found that they had a low functional impairment related to their pain. In the multidimensional assessment of pain, it was observed that the category that received the highest percentage was the evaluative category, which is the one that allows the expression of the overall evaluation of the painful experience. As for the painful sensation intensity measured by the Visual analogue scale of pain, has a mean of 6.8 and a standard deviation of 1.8. The scenario researched, identifies the need to promote the guidelines, ergonomic analyses and preventive actions targeting the most appropriate way for the employee to develop their jobs, in order to eliminate or minimize the incidence of musculoskeletal disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,059 | 0,019 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».