Prevalence of work-related musculoskeletal injuries among South Indian hand screen-printing workers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hand screen-printing (HSP) plays a predominant role in textile industries in developing countries. Workers from HSP industry were mostly affected by musculoskeletal injury due to monotonous, and prolonged work nature and poor workplace environment. OBJECTIVE: The present study aims to investigate the prevalence of work-related musculoskeletal disorder (MSD) symptoms and risk factors associated among the HSP industry workers. METHODS: Cochran's sample size for categorical data was used to select 385 HSP workers of 1000 samples from various provinces of Tamil Nadu, INDIA. Modified Nordic based questionnaire was used to assess the musculoskeletal injuries and risk factors among HSP workers. RESULTS: The statistical analysis revealed that 62.5% workers are prone to MSD symptoms with lower back (75.1%), shoulder (66.2%), knees (58.7%), and ankle/feet (55.6%). Age, experience, marital status, stress in the job were the risk factors which significantly (p < 0.05) associated with the reported MSDs. Further, this study result infers that the subjects with higher age and experience are exposed higher levels of MSD prevalence of 85.5% and 92.0% respectively in past 12 months than other groups. Among the different work categories in HSP task, the workers reported with the maximum discomfort during printing work (63.1%) with Odds ratio as 10.38 and 95% CI is 6.18-17.4. than the material handling and drying task. CONCLUSIONS: Study results infer that HSP workers are prone to lower back and shoulder pain followed by knees and ankle feet regions. Socio-demographic factors, awkward posture and repetitive movements contribute to cause MSD among hand screen-printing workers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».