Using a Virtual Reality Tool to Provide Primary Prevention Training in the Construction Field Following a Periodic Medical Visit: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The construction field is highly concerned with the risk of work-related accidents, and training employees is difficult due to their small numbers in most companies. OBJECTIVE: This study aimed to study the impact of a virtual reality (VR) training tool following a periodic occupational health medical visit on the feeling of personal effectiveness in preventing occupational risks related to co-activity on a construction site. METHODS: We conducted a cross-sectional study with employees who had a periodic medical visit between April 1, 2022, and October 13, 2022, in a French occupational health service specializing in the construction field (Services Médicaux Interentreprises Bâtiment Travaux Publics [SMIBTP]). The employees were divided into 2 groups according to the training received: a medical visit alone or coupled with a session with a VR tool. We compared the scores for a "feeling of self-efficacy in occupational risk prevention" using the Fisher exact test. RESULTS: Of the 588 employees included, 210 had a medical visit alone, and 378 had a medical visit coupled with VR training. Training with the VR tool was associated with an increased "feeling of self-efficacy in occupational risk prevention." The employees who benefited from the training reported a willingness to apply the advice given on prevention to a greater extent than those who did not, and they believed that risks on the worksite could be reduced using this tool. CONCLUSIONS: Using VR training as a complement to periodic medical visits in an occupational health service improves the feeling of personal effectiveness in occupational risk prevention at the end of the training. If this trend is confirmed over a longer period of time, it could be an easily accessible prevention lever for employees in the future.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».