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Enregistrement W7047168767

Ergonomik Risk Taşıyan Masa Başı Çalışanlarda Skapular Hareket Bozukluklarının İncelenmesi

2016· dissertation· en· W7047168767 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEastern Mediterranean University Institutional Repository (Eastern Mediterranean University) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSuperconducting and THz Device Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality of life (healthcare)Human factors and ergonomicsRisk assessmentAffect (linguistics)Quality assessmentOccupational safety and health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to assess the scapular dyskinesis, pain, neck and shoulder disability, posture and quality of life in office workers in TRNC according to ergonomic principles of participants and compare the differences between groups. As a result of ergonomic risk assessment two groups have been determined that 1. group not need to immediate change and 2. group need to further investigation and changes of are required soon. Ergonomic risk assessment has been evaluated, Rapid Upper Limb Assessment (RULA); for scapular dysfunction, Lateral Scapular Slide Test (LSST); for the assessment of pain, Short Form of the McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ); for disability, Quick Disabilities of Arm, Shoulder & Hand (Q- DASH) and Neck Disability İndex (NDİ); for posture analysis, photographic method; and for quality of life ,The Short Form 36 Health Survey (SF-36) were applied. According to the comparison between the groups, significant differences were determined at pain, disability and quality of life in the 2. group (p<0.05). Consequently, pre-determining the occupational risk factors that negatively affect the musculoskeletal system, raising awareness, ergonomic training for the correct working posture and proper body mechanics of office workers is important as in all professions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,196 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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