Effectiveness of job rotation for preventing work-related musculoskeletal diseases: a cluster randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Job rotation is an organisational strategy widely used on assembly lines in manufacturing industries to mitigate workers' exposure so as to prevent musculoskeletal disorders. This study aimed to evaluate the effectiveness of job rotation for reducing working hours lost due to sick leave resulting from musculoskeletal diseases. METHODS: The design consisted of a 1-year cluster randomised controlled trial with a blinded assessor. Production sectors of the textile industry were randomised to intervention and control groups. Both groups received ergonomic training. The intervention group performed a job rotation programme. The primary outcome measure was number of working hours lost due to sick leave as a result of musculoskeletal disease (ICD-10). The secondary outcome measures were musculoskeletal symptoms (Yes/No), risk factors for musculoskeletal diseases (0-10), psychosocial factors and fatigue (0-100), general health (0-100), and productivity (0-10). All secondary outcomes were measured at baseline and 12-month follow-up. RESULTS: At the 12-month follow-up, both groups showed an increase in the number of working hours lost due to sick leave for musculoskeletal disease. There was no significant difference between the job rotation intervention group (mean deviation -5.6 hours, 95% CI -25.0 to 13.8) at the 12-month follow-up and the control group. There were no significant differences between groups for the secondary outcomes (p>0.05). CONCLUSIONS: The job rotation programme was not effective in reducing the number of working hours lost due to sick leave, decreasing the prevalence of musculoskeletal symptoms, or improving perception of musculoskeletal pain and workplace risk factors, psychosocial risk factors and productivity. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT01979731.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».