Reliability assessment of a coding scheme for the physical risk factors of work-related musculoskeletal disorders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study assessed the reliability of a novel coding scheme for physical risk factors for musculoskeletal disorders reported to an occupational surveillance scheme. METHODS: Since 1997 new cases of musculoskeletal disease have been reported as part of a surveillance scheme by over 300 consultant rheumatologists in the United Kingdom; the rheumatologists also gave a short description of the tasks and activities they considered to be causal. With the use of a summary of the activities described, a coding scheme was developed comprising 16 categories of task codes and another 16 categories of movement codes. Four reviewers coded the work activities independently for 576 cases. The fourth rater coded the cases twice. With the use of a single summary kappa statistic and the matrix of kappa coefficients, both interrater reliability and intrarater reliability were assessed. RESULTS: The overall interrater agreement on the task codes was good (kappa = 0.73), with the best agreement for keyboard work (kappa = 0.96) and the worst for assembly work (kappa = 0.40, kappa = 0.37). The interrater agreement on movement codes was also good (kappa = 0.79), with the best agreement for kneeling (kappa = 0.94) and the worst for materials handling (kappa = 0.10). The intrarater agreement was somewhat better than the interrater agreement with both codes. CONCLUSIONS: The results suggest that the coding scheme was, on the whole, reliable for classifying the physical risk factors reported as causal.
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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 | 0,150 | 0,258 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».