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Enregistrement W1802952367 · doi:10.3233/wor-2008-00720

Evaluation of selected ergonomic assessment tools for use in providing job accommodation for people with inflammatory arthritis

2008· article· en· W1802952367 sur OpenAlexaff
Judy Village, Catherine L. Backman, Diane Lacaille

Notice bibliographique

RevueWork · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensArthritis Research Centre of CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccommodationHuman factors and ergonomicsWork (physics)Risk assessmentRehabilitationPsychological interventionRisk analysis (engineering)Job analysisComputer scienceMedicinePoison controlPsychologyPhysical therapyEngineeringJob satisfactionMedical emergencyNursingComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inflammatory arthritis (IA) is a leading cause of work disability, especially for those with jobs involving repetitive, hand-intensive or manual work. Ergonomic interventions may mediate against job loss. Our objective was to identify desirable features of an ergonomic tool for use in providing job accommodation for people with IA, and to evaluate a selection of ergonomic and rehabilitation tools against these features. Eight desirable features were compared across 16 assessment tools. None of the tools met all the pre-determined features. Ergonomic assessment tools should incorporate objective assessment of risk factors together with subjective perceptions of symptom aggravation, and identify risk factors that may not currently be causing problems, but may increase risk of aggravation or injury in the future. To accommodate the needs of people with IA, the tool should allow for evaluation of risks and generation of solutions without a worksite visit in situations where the client does not want to disclose their illness. Finally, an assessment tool needs to be applicable to a wide range of worksites, easy to use, valid, and reliable. Against these criteria, it appears that there is a lack of appropriate ergonomic assessment tools for use in people with IA.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,259

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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