Health and safety training and prevention of hand-arm vibration syndrome through education
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Exposure to hand operated vibrating tools in the construction industry places workers at risk for developing hand-arm vibration syndrome (HAVS), which is a common occupational disease.OBJECTIVE: To outline health and safety training obtained by construction workers and to assess which factors influence anti-vibration (AV) glove utilization following an educational intervention provided during a clinical assessment for HAVS at an occupational health clinic.METHODS: One hundred participating workers from the construction industry referred for a HAVS assessment at a hospitalbased ambulatory occupational health clinic in Toronto, Ontario, Canada.A baseline and two-month follow-up questionnaire were completed.RESULTS: Almost all of the participants indicated that they had completed health and safety training within their workplace.However, few received training specific regarding HAVS or AV gloves.Participants' AV glove use improved from 4.3% at baseline to 53.3% at follow-up two months later.Key predictors of participants wearing AV gloves was sharing the educational intervention information with their supervisors and working in a workplace with 20 or more employees.CONCLUSIONS: Training specific to HAVS and AV gloves is lacking in the construction industry.The educational intervention proved most effective in increasing AV glove use when the information was shared within the workplace.
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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) | 0,004 | 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 ».