Prevalence of musculoskeletal disorders and postural analysis of beekeepers
Notice bibliographique
Résumé
Work-related musculoskeletal disorders (WRMSDs) lead to fatigue and decreased productivity in workers, resulting in the need for many affected individuals to seek medical treatment annually. Beekeepers , like other agricultural workers, are susceptible to WRMSDs due to the continuous demands of their work and the repetitive movements involved. Thus, the objective of this study is to determine the prevalence of WRMSDs and assess the level of risk associated with different postures among beekeepers to improve their musculoskeletal health. To achieve this, a cross-sectional study was conducted involving 33 beekeepers, consisting of two stages. Firstly, the Nordic Questionnaire was utilized to assess the prevalence of WRMSDs. Subsequently, the Ovako Working Posture Analysis System (OWAS) was employed to analyze and categorize the riskiest postures into four levels of corrective measures. The findings indicate that the most commonly affected areas were the back (51.5%) and waist (45.4%). The occurrence of WRMSDs in various body regions was significantly associated with the beekeepers’ years of experience and weekly working hours. Additionally, the prevalence of neck and back pain was significantly related to their body mass index (BMI). The OWAS postural analysis revealed that the back (36.75%) and arm (21.08%) regions required corrective measures as soon as possible (level III), while the back (26.47%) and legs (14.70%) fell under the category of corrective measures needed in the near future (level II). Combining the postural analysis results, 28.43% were classified as Action Levels (AL) II, 37.73% as level III, and 0.98% as level IV. This study demonstrates that WRMSDs are relatively common among beekeepers, primarily due to their extensive work experience and the adoption of awkward postures during their tasks. As a result, recommendations regarding ergonomics and physiotherapy are provided to alleviate pain and reduce the strain on critical postures.
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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) | 0,000 | 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 ».