Instrumented Ergonomic Risk Assessment Using Wearable Inertial Measurement Units: Impact of Joint Angle Convention
Notice bibliographique
Résumé
The Rapid Upper Limb Assessment (RULA) is frequently used to monitor body posture for early risk prevention of work-related musculoskeletal disorders. However, RULA measurements that are based on workers' self-report or external rater observation suffer from low repeatability. Thus, the objective of this study was to investigate the accuracy and repeatability of an inertial measurement unit (IMU) system for in-field RULA score assessment during manual material handling tasks using 3D Cardan angles and 2D projection angles against reference values obtained by a motion-capture camera system. The experimental results showed that for trunk and neck joint angles, the 2D convention had significantly (p <; 0.05) smaller root-mean-square error (RMSE), while for other upper-body angles, the convention with significantly smaller RMSE depended on the angle under analysis. Also, the 3D convention showed a “moderate” agreement with the reference system, while the 2D convention showed a “substantial” agreement for two tasks and a “moderate” agreement for one task. Moreover, the intraclass correlation coefficients ranged from 0.82 to 0.94 for the 3D convention and 0.87 to 0.95 for the 2D convention for repeated trials performed by each participant. Therefore, the wearable IMU system, along with the 2D convention, could be considered as an accurate and repeatable ergonomic risk assessment tool.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».