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Enregistrement W2949387248 · doi:10.46311/2318-0579.56.euj2467

INCIDÊNCIA DE DORES OSTEOMUSCULARES EM FUMICULTORES DO MUNICÍPIO DE PRUDENTÓPOLIS-PR

2019· article· pt· W2949387248 sur OpenAlexaff
Franciele Aparecida Amaral, Nei Adão Ribeiro de Freitas, Roseli Boyco, Luís Paulo Gomes Mascarenhas

Notice bibliographique

RevueRevista Uningá · 2019
Typearticle
Languept
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety in Workplaces
Établissements canadiensNordion (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RESUMO As dores osteomusculares são classificadas como incapacidades laborais temporárias ou permanentes, resultante de combinações de sobrecarga do sistema musculoesquelético conhecidas como Lesões por Esforço Repetitivo (LER) e Distúrbios Osteomusculares Relacionado ao Trabalho (DORT). O presente estudo tem por objetivo identificar qual a região do corpo mais afetada por (DORT/LER) em agricultores produtores de tabaco. O estudo é observacional com aplicação de 4 instrumentos: Questionário Socioeconômico; Questionário Nórdico (Nordic Musculoskeletal Questionnaire); Questionário de Roland Morris e Escala analógica da dor em agricultores produtores de tabaco, com delimitação transversal de pesquisa, no município de Linha Concórdia Prudentópolis PR. Os resultados segundo análise de presença de dor do questionário nórdico obteve-se as seguintes respostas: 52% em cervical; 64% em ombros; 80%em braços;56% em antebraços; 60% em punho/mãos/dedos; 100% em região lombar e 92% em quadril/MMII. Acredita-se que suas dores são devido a postura e o trabalho no cultivo do fumo, sendo que 80% dos participantes responderam que sim, com frequência em região lombar 92% responderam que a dor aparece em quadril e MMII quando exercem seu trabalho na fumicultura. Conclusão: O presente trabalho teve por objetivo observar a ergonomia e as queixas osteomusculares em fumicultores do interior de Prudentópolis, e propor ao final orientações para diminuição da incidência lesões, onde se constatou que mais de 90% da amostra referiram dores lombares.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,364 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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