The ergonomic assessment tool for arthritis: Development and pilot testing
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Ergonomic assessment and recommendations may help people with arthritis maintain employment; however, most ergonomic tools are designed to assess injury risk in the general population and are not specific to the needs of people with inflammatory arthritis (IA). Our objectives were to design and pilot test an ergonomic assessment tool for people with IA and to propose ergonomic modifications to prevent work loss and maintain at-work productivity. METHODS: Relevant content was identified in a literature review by an interdisciplinary team. Respecting some clients' reluctance to disclose arthritis to employers, no work site visit was required. An initial assessment tool was reviewed by a 4-person expert panel, revised and pretested with 13 adults with IA by 3 occupational therapists (OTs). The final tool, comprised of a self-assessment, an interview guide, and a solutions summary, was used in a pilot test of a multifaceted program designed to prevent work loss and maintain at-work productivity. One OT conducted all ergonomic consultations and followed up with phone calls at 1 month. Implementation of recommendations was evaluated at 3, 6, and 12 months. RESULTS: Nineteen women (mean age 51 years) with IA (mean disease duration 12 years) completed ergonomic assessments. A range of risks were identified and 87 recommendations were made (mean 4.5 per participant). At 1 year, 85% of recommendations had been implemented by 74% of the participants. CONCLUSION: The Ergonomic Assessment Tool for Arthritis is a feasible and comprehensive process for identifying ergonomic job accommodations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».