Exploring the Efficacy of a Set of Smart Devices for Postural Awareness for Workers in an Industrial Context: Protocol for a Single-Subject Experimental Design
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In manufacturing industries, tasks requiring poor posture, high repetition, and long duration commonly induce fatigue and lead to an increased risk of work-related musculoskeletal disorders. Smart devices assessing biomechanics and providing feedback to the worker for correction may be a successful way to increase postural awareness, reducing fatigue, and work-related musculoskeletal disorders. However, evidence in industrial settings is lacking. OBJECTIVE: This study protocol aims to explore the efficacy of a set of smart devices to detect malposture and increase postural awareness, reducing fatigue, and musculoskeletal disorders. METHODS: A longitudinal single-subject experimental design following the ABAB sequence will be developed in a manufacturing industry real context with 5 workers. A repetitive task of screw tightening of 5 screws in a standing position into a piece placed horizontally was selected. Workers will be assessed in 4 moments per shift (10 minutes after the beginning of the shift, 10 minutes before and after the break, and 10 minutes before the end of the shift) in 5 nonconsecutive days. The primary outcomes are fatigue, assessed by electromyography, and musculoskeletal symptoms assessed by the Nordic Musculoskeletal Questionnaire. Secondary outcomes include perceived effort (Borg perceived exertion scale); range of motion of the main joints in the upper body, speed, acceleration, and deceleration assessed by motion analysis; risk stratification of range of motion; and cycle duration in minutes. Structured visual analysis techniques will be conducted to observe the effects of the intervention. Results for each variable of interest will be compared among the different time points of the work shift and longitudinally considering each assessment day as a time point. RESULTS: Enrollment for the study will start in April 2023. Results are expected to be available still in the first semester of 2023. It is expected that the use of the smart system will reduce malposture, fatigue, and consequently, work-related musculoskeletal pain and disorders. CONCLUSIONS: This proposed study will explore a strategy to increase postural awareness in industrial manufacturing workers who do repetitive tasks, using smart wearables that provide real-time feedback about biomechanics. Results would showcase a novel approach for improving self-awareness of risk for work-related musculoskeletal disorders for these workers providing an evidence base support for the use of such devices. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/43637.
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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 | 0,017 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
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 ».