Physiological and Psychophysical Comparison Between a Lifting Task With Identical Weight but Different Coupling Factors
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the revised NIOSH (National Institute for Occupational Safety and Health) lifting equation is to prevent or reduce lifting-related injuries. The coupling component of the equation relates to quality of the grip (i.e., hand-to-object interface) and can be rated good, fair, or poor. Good coupling is theorized to reduce lifting stress, whereas poor coupling is theorized to increase lifting stress. This study compared the physiological and psychophysical stress between a lifting task with identical weight but different coupling factors. Subjects (n = 21; 26 +/- 6 years; 177.8 +/- 7.8 cm; 73.9 +/- 10.7 kg) transferred a milk crate or bag of dog food each weighing 12.5 kg back and forth from the floor to a table for 2, paced, 5-minute work bouts. Steady-state metabolic data were used to compare the lifting tasks. Results showed significantly higher oxygen consumption, caloric cost, heart rate, and rating of perceived exertion during the lifting task using the milk crate vs. the bag of dog food (p < 0.05). No difference in respiratory exchange ratio was observed (p > 0.05). In conclusion, a significantly higher metabolic cost and perceived exertion was observed when subjects performed a paced two-handed lifting task with good coupling factors than when using an object with poor coupling factors. When lifting stress is measured by metabolic cost and perceived exertion, these results are in contrast to expectations that a poor quality grip (i.e., poor coupling) would increase stress of a lifting task. Results of this study may help the work-place practitioner make decisions related to the use of the revised NIOSH lifting equation in the design and pacing of lifting-related tasks. Improved decision making may benefit productivity and enhance injury prevention in the workplace.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».