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Enregistrement W2092660927 · doi:10.1002/ajim.20382

Evaluation of a participatory ergonomic intervention aimed at improving musculoskeletal health

2006· article· en· W2092660927 sur OpenAlexafffund
Irina Rivilis, Donald C. Cole, Mardon Frazer, Michael Kerr, Richard Wells, Selahadin Ibrahim

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Industrial Medicine · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensWestern UniversityInstitute for Work & HealthUniversity of WaterlooUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesWorkplace Safety and Insurance Board
Mots-clésMedicinePsychological interventionPhysical therapyHuman factors and ergonomicsMusculoskeletal disorderOccupational safety and healthIntervention (counseling)Musculoskeletal injuryParticipatory ergonomicsWork (physics)Musculoskeletal painNursingPoison controlEnvironmental healthAlternative medicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Participatory ergonomic (PE) interventions have been increasingly utilized to deal with work-related musculoskeletal disorders (WMSD). METHODS: Using a longitudinal quasi-experimental design, a PE process was launched at one depot of a large courier company, with a nearby depot serving as a control. Evaluations focused on 122 employees across the two depots who participated in both pre- and post-questionnaires. An evaluation framework assessed the process of implementation, changes in risk factors, and changes in musculoskeletal health outcomes. Partial and multiple regressions explored the relationships in the evaluation framework. RESULTS: Changes in work organizational factors had a consistent impact upon changes in health outcomes. Greater participation in the process was associated with increased levels of job influence and communication (P = 0.0059 and P = 0.0940 respectively). Improvements in communication levels were associated with reduced pain intensity and improved work role function (WRF) (P = 0.0077 and P = 0.0248 respectively). Lower levels of pain post-intervention were related to greater WRF (P = 0.0493). CONCLUSIONS: A PE approach can improve risk factors related to WMSD, and meaningful worker participation in the process is an important aspect for the success of such interventions.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil0,464

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeAutre devis
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

Citations69
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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