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Enregistrement W2993864634

Combinations of exposure to vibration, noise and ergonomic stressors in the swedish work force affect musculoskeletal health outcomes

2011· article· en· W2993864634 sur OpenAlexvenueno aff
Mats Hagberg, Andreas Jönsson

Notice bibliographique

RevueCanadian acoustics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEffects of Vibration on Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesForskningsrådet för Arbetsliv och Socialvetenskap
Mots-clésWhole body vibrationStressorNoise (video)Affect (linguistics)WorkforceVibrationMedicinePhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationEnvironmental healthPsychologyClinical psychologyAcousticsComputer sciencePhysicsCommunication
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The combinations of exposure to vibration, noise, and ergonomic stressors in the Swedish workforce, and the effect on self-reported health outcomes such as musculoskeletal symptoms and hearing problems, were studied. The definition of exposure to whole body vibration (WBV), hand transmitted vibration (HAV), and noise, were defined. Descriptive statistics were constructed for symptoms, vibration exposure, noise exposure, other risk factors, and age stratified for gender. In the sample of 12,546 persons representing the Swedish workforce, exposure to noise and ergonomic stressors such as lifting and bending is found to be frequent among both men and women, whereas vibration exposure, both HAV and WBV, is frequent among men but less than one percent among women. In a multivariate analysis, hand-arm vibration has a significant prevalence ratio of 1.5 for hand pain, even when controlling for whole body vibration, noise, frequent bending, lifting and twisted posture.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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