Characterizing Heat Stress and Strain in Electric Utility Workers by Means of a Questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
In recent field work we showed that the high physical demands combined with restrictions to heat loss due to protective work uniforms caused some electric utility workers to experience dangerous levels of hyperthermia (J Occup Environ Hyg. 2015;12:708). These findings indicate that heat stress in the electric utility industry may be detrimental to worker health and safety. In the present study, 414 workers in the power generation and delivery industry across 15 US states completed a two‐part on‐line questionnaire anonymously. Part 1 comprised 15 general questions on the worker's age, sex, role in the organization, general duties, workplace location, work shift duration, years of experience, level of physical activity, frequency of heat exposure, other. The second part consisted of a validated questionnaire for the assessment of heat stress at the workplace – the ‘Heat Strain Score Index (HSSI)’ (Int J Prev Med 2013; 4:631). It was composed of 18 questions which included key factors in heat stress evaluation (environmental parameters, work intensity, level of heat exposure, clothing insulation and permeability, etc.) and indicators of heat strain (sweat rate, fatigue, thirst, symptoms of heat‐related illness, etc.) with cut‐off scores as follows: ≤13.5, green zone or safe level; 13.6 to 18.0, yellow zone or alarm level; >18.0, red zone or danger level. The average (±SD) age of the respondents was 46(10) years and they reported being in their present position for 11(10) years. They typically performed 5(1) consecutive days of work lasting 10(6) hours each day. For all job types (all workers), 79% of respondents reported heat stress was a problem. This number was greater (93%) in those performing physically demanding jobs (e.g. linesman). Further, 30% and 67% of all workers indicated they were exposed to heat stress occasionally and daily, respectively. In contrast, 81% of linesman reported being exposed to heat stress on a daily basis with only 19% experiencing occasional exposure. Based on the HSSI, 43% of all workers and 68% of linesman were categorized in the red zone (danger level) and therefore at an elevated risk of a heat‐related injury (both p<0.01). Our findings demonstrate that electric utility workers are likely to experience excessive heat strain and research must be conducted to explore methods to effectively and efficiently manage heat stress and strain in these workers. Support or Funding Information Human and Environmental Physiology Research Unit (G.P. Kenny). This abstract is from the Experimental Biology 2018 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».