Investigating the relationship between physical, cognitive, and environmental factors of ergonomics with the prevalence of musculoskeletal disorders: A case study in a car-parts manufacturing industry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Work-related musculoskeletal disorders (WRMSDs) is a multi-factorial disorder in most occupational setting and it has increased significantly in recent years. OBJECTIVE: This study aimed to investigate the relationship between physical, cognitive, and environmental factors of ergonomics with the prevalence of WRMSDs in a car-parts manufacturing industry. METHODS: This cross-sectional study was performed among 220 workers in a milling unit of a car parts manufacturing company in 2021-2022. The prevalence of WRMSDs was assessed using the Extended Version of the Nordic Musculoskeletal Questionnaire. Noise exposure was evaluated using dosimetry method. Mental and physical workload were evaluated by the NASA-TLX and key index methods (KIM-MHO and KIM-LHC), respectively. Data analysis was performed using SPSS version 25.0. RESULTS: The subjects' mean age and work experience were 36.3±6.5 and 8.35±6.41 years, respectively. Eighty-five percent of the subjects reported WRMSDs in at least one area of the body. The results of mental workload assessment revealed a high workload mean range (73.23±14.89) in all of the subjects. Mean score of KIM-LHC and KIM-MHO were 738.18±336.42 and 201.86±36.41, respectively with odds ratio of 1.32 for KIM-LHC in creating the WRMSDs. There was a significant relationship between the noise exposure, mental and physical workload and the prevalence of WRMSDs (p-value < 0.05). CONCLUSION: The results of the present study revealed that environmental, physical and cognitive factors can simultaneously be effective in the prevalence of WRMSDs. Therefore, performing effective control measures requires comprehensive attention to physical, environmental, and cognitive ergonomics in the algorithm of ergonomics management in the workplace.
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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 ».