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Enregistrement W4210463618 · doi:10.23750/abm.v92i6.10437

Wearable Exoskeletons on the Workplaces: Knowledge, Attitudes and Perspectives of Health and Safety Managers on the implementation of exoskeleton technology in Northern Italy.

2022· article· en· W4210463618 sur OpenAlexaff
Matteo Riccò, Silvia Ranzieri, Luigi Vezzosi, Federica Balzarini, Nicola Luigi Bragazzi

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProsthetics and Rehabilitation Robotics
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExoskeletonSoftware portabilityWearable computerUsabilityApplied psychologyWearable technologyPsychologyOccupational safety and healthKnowledge managementMedicineMedical educationComputer scienceSimulationHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Exoskeleton technology (ExT) has potential to significantly improve occupational health and safety. However, studies on stakeholders' perspectives are lacking. To facilitate the implementation of ExT on the workplaces, a study was undertaken exploring specific knowledge, attitudes and perspectives (KAP) of Health and Safety Consultants (HSC). METHODS: An online survey with quantitative and qualitative components was conducted with HSC participating to a series of qualification courses focusing on new technologies in occupational settings. Respondents rated whether they would use or recommend an exoskeleton, being assessed regarding their knowledge on ExT through a specifically designed knowledge test. Design features (n = 16) and expected benefits (n = 12) were rated and compared in terms of their importance. Regression analysis was used to identify factors significantly affecting the propensity towards the implementation of ExT. RESULTS: A total of 59 HSC participated to the survey (participation rate, 90.8%): of them, 20 (33.9%) were somehow favorable towards the use of ExT on the workplaces. The most highly rated reason for potential use/recommendation of ExT was reducing the stress on joints and tendons (74.6%), followed by reducing muscle fatigue (71.2%). Among design features, higher ratings were identified for: comfort (4.53 ± 0.68), ease of setup (4.37 ± 0.72), portability (4.32 ± 0.97), minimization of falls risk (4.31 ± 0.93), ease of putting on/taking off the device (4.12 ± 1.16), and amount of physical energy needed for use (4.14 ± 0.92). Overall knowledge of ExT was quite low (knowledge score 43.2% ± 18.2), with high rate of false beliefs on the protective role of ExT on musculoskeletal disorders and physical efforts, positive effects on productivity. In multivariate analysis, age < 50 years and being an internal HSC were identified as significant effectors for a positive attitude towards ExT. CONCLUSIONS: This study emphasizes the opportunity to spread better knowledge of actual ExT features among potential stakeholders. Moreover, design of future exoskeleton should focus on devices comfortable, highly portable, ease to setup, with a reduced risk of falls.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,640
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations13
Publié2022
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Résumé présentoui

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