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Enregistrement W2526800862

Analyse comparative des principales méthodes d'évaluation des risques de maux de dos et préparation d'une grille d'identification des facteurs de risques

2001· article· fr· W2526800862 sur OpenAlexfundno aff
Robert J. Gilbert, Daniel Leblanc, Sylvie Nadeau

Notice bibliographique

RevueEspace ÉTS (ETS) · 2001
Typearticle
Languefr
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut de Recherche Robert-Sauvé en Santé et en Sécurité du Travail
Mots-clésMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'objectif premier de cette recherche est de revoir, de façon critique et rigoureuse, la problématique des maux de dos et ses fondements. Pour ce faire, nous avons d'abord construit une grille d'analyse s'appuyant sur:l'analyse causale et l'épistémologie;les connaissances fondamentales multidisciplinaires sur lesquelles reposent les mécanismes lésionnels;les mécanismes lésionnels.Il est évident que la cause immédiate (au sens des arbres de défaillances) des lésions au dos est l'effort, en principe répété ou non. C'est en ce sens que nous avons analysé les divers mécanismes lésionnels concernant les diverses structures du dos. De ces analyses, la question fondamentale qui se pose, pour la prévention de ces lésions, est celle des mécanismes générateurs d'efforts. En somme, il s'agit d'identifier les problématiques susceptibles d'engendrer des efforts de nature et de valeur qui présentent des risques de lésions. C'est ainsi qu'à partir de connaissances fondamentales, des observations factuelles et de la grille d'analyse, construite précédemment, nous avons obtenu une grille d'identification des facteurs de risques de lésions au dos. Il s'agit d'un réseau hiérarchisé de facteurs de risques "scientifiquement fondés", c'est-à-dire qui ont résisté à l'analyse causale. Il s'agit donc d'hypothèses ne pouvant être rejetées. Ce réseau peut maintenant être consulté à partir de la base de données ACCESS et d'un logiciel développé spécialement pour le projet. L'utilisateur peut consulter un élément constitutif du réseau (justification, généalogie, caractéristiques) et se déplacer dans la hiérarchie. Nous proposons une approche multifactorielle pour la prévention des lésions au dos. La validation de terrain a été faite dans une approche partenariale de prévention qui reconnait les comportements stratégiques des intervenants. Ces comportements déjà présents dans les organisations plus traditionnelles prennent une dimension importante dans les nouvelles organisations de la production. En effet, l'évolution rapide de l'environnement externe des entreprises exige le développement de nouvelles approches de gestion de l'appareil productif, basées sur l'autonomie et la polyvalence des travailleurs. Il ne suffit plus alors de souhaiter la participation des intervenants pour améliorer une situation, il faut assurer la coordination des volontés et des efforts de prévention, par la coopération induite par ces même comportements stratégiques. C'est un des objets de cette nouvelle approche de prévention. Nous avons ensuite procédé à la validation de premier niveau de l'approche multifactorielle et partenariale pour la prévention des lésions au dos dans trois catégories d'entreprises couvrant une diversité d'opérations, d'organisation et de gestion du travail. L'outil s'est avéré efficace autant pour la fabrication de masse, que pour le travail d'atelier ou pour le travail autonome et polyvalent. L'outil fournit la substance nécessaire à l'élaboration d'un programme de prévention et les indications nécessaires à la construction d'incitatifs favorisant la synergie des efforts en santé-sécurité. Dans les cas particuliers traités, certains problèmes ont été réglés suite à l'usage de notre outil, notamment dans le domaine du déménagement. Nous suggérons de poursuivre les recherches, pour dégager les caractéristiques d'une priorisation des risques dans une approche partenariale afin de compléter l'étape d'identification qui est présentée ici. Nous suggérons également de soutenir les efforts d'informatisation de l'approche développée afin d'assurer la facilité d'accès et la cohérence de l'information disponible aux intervenants en prévention.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,120
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,120
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0070,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,171
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2001
Routes d'admission1
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