Injury Prevention for Ski-Area Employees: A Physiological Assessment of Lift Operators, Instructors, and Patrollers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Momentary lapses in concentration contribute to workplace accidents. Given that blood glucose (BG) and hydration levels have been shown to affect vigilance, this study proposed to investigate these parameters and functional movement patterns of ski-resort workers and to determine whether an educational program to stabilize BG and hydration and encourage joint stability had an effect in decreasing occupational injuries. METHODS: Seventy-five instructors, patrollers and, lift-operators at five snowsport resorts were evaluated for BG, vigilance, workload, dietary/hydration practices, and functional-movement patterns. Injury rates were tabulated before and after an educational program for nutrition and functional-movement awareness and compared to other resorts. RESULTS: Workers showed poor stability at the lumbar spine, knee, and shoulder. BG levels were normal but variable (%CV = 14 ± 6). Diets were high in sugar and fat and low in water and many nutrients. Medical Aid and Lost Time claims declined significantly by 65.1 ± 20.0% (confidence interval -90.0% ≤ μ ≤ -40.2%) in resorts that used the educational program whereas four control resorts not using the program experienced increases of 33.4 ± 42.9% (confidence interval -19.7% ≤ μ ≤ -86.7%; F[2,12] = 21.35, P < 0.0001 ) over the same season. CONCLUSION: Provision of snowsport resort workers with educational programs encouraging hydration, diet to stabilize BG, and functional-movement awareness was effective in reducing worksite injuries in this population.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».