İplik fabrikası işçilerinde mesleki yorgunluğun uyku kalitesi ve ağrı ile ilişkisinin belirlenmesi ve sağlık eğitiminin etkinliğinin incelenmesi
Notice bibliographique
Résumé
Mesleki yorgunluk işçilerde yaşam kalitesini düşürerek stres artışına, koroner kalp hastalığına, depresyona, tükenmişliğe ve uyku kalitesinin bozulmasına neden olan bir durumdur. Bu çalışmanın amacı vardiya usulü çalışan işçilerde mesleki yorgunluğu belirlemek için Mesleki Yorgunluk Tükenmişlik Toparlanma Ölçeği (MYTTÖ)’ nin Türkçe geçerlilik ve güvenirliğinin yapılması, mesleki yorgunluğun uyku kalitesi ve ağrı ile ilişkisinin belirlenmesi ve sağlık eğitiminin etkisinin değerlendirilmesidir. Çalışma, Ocak -Temmuz 2018 tarihleri arasında Şanlıurfa Organize Sanayi Bölgesi’nde 302 işçi ile mesleki yorgunluğu gidermeye yönelik uygulanan sağlık eğitiminin etkinliğinin değerlendirilmesi amacıyla metadolojik ve randomize kontrollü bir çalışma olarak yürütülmüştür. Çalışmada soru formu sosyo-demografik bilgi ve vardiya çalışmaları ile ilgili sorulardan oluşturulmuştur. Mesleği yorgunluğu ölçmek için The Occupational Fatigue Exhaustion Recovery Scale (OFER) ve Yorgunluk Şiddet Ölçeği (FSS), uyku kalitesini değerlendirmek için Pittsburg Uyku Kalitesi İndeksi (PUKİ) ve ağrıyı değerlendirmek için Kısa Form McGill Ağrı Anketi (SF-MPQ) kullanılmıştır. Çalışanların Mesleki Yorgunluk Tükenmişlik Toparlanma Ölçeği puan ortalamaları kronik yorgunluk 45.81 ± 31.15, akut yorgunluk 59.63 ± 23.48, toparlanma 52.18 ± 17.37 olarak bulunmuştur. İlk değerlendirmeden sonra randomize olarak 30 kişi eğitim grubu, 30 kişide kontrol grubu olarak belirlenmiştir. Eğitim grubuna sağlık eğitimi verilerek sekiz hafta sonra sonuçlar tekrar değerlendirilmiştir. Eğitim grubunda kronik yorgunluk ve akut yorgunluk alt boyutlarında anlamlı düzeyde azalma ve toparlanma alt boyutunda anlamlı düzeyde artma saptanmıştır (p<0.05). İşyeri sağlık hizmetleri sunumunda mesleki yorgunluğun belirlenmesi ve bu konuda sağlık eğitimlerinin planlanması ve uygulanması son derece önemlidir. Mesleki Yorgunluk Tükenmişlik Toparlanma Ölçeği’nin Türk toplumunda geçerli ve güvenilir bir araç olduğu tespit edilmiştir.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,007 |
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 ».