A Study of Prolonged Standing And Work-related Musculoskeletal Disorder Among Cashier At Hypermarket / Rukiah Chandra
Notice bibliographique
Résumé
Musculoskeletal disorders (MSDs) were recognized as having occupational etiologic factors as early as the beginning of the 18th century. Work-related musculoskeletal disorders (WRMDs) are increasingly prevalent in the Malaysian workforce. Canadian Center for Occupational Health and Safety (CCOHS) in 2005 claims that WMSDs are known as leading causes of significant human suffering, loss of productivity, and economic burdens on society. Objectives of this study were to determine time (hours) of standing among cashiers, to classify the musculoskeletal disorder among cashiers and to identify association between prolonged standing and musculoskeletal disorder among cashiers. A cross sectional study was conducted to see the prevalence of MSDs among standing cashiers. The questionnaire was edited from previously used and validated questions including the Standardized Nordic Questionnaire for the Analysis of Musculoskeletal Symptoms (Kuorinka et al, 1987) and the Rapid Upper Limb Assessment (RULA) (McAtamney & Corlett, 2004) were distributed to respondents participated (n=60). Significant difference (p = 0.001) of mean of time (hours) between standing and sitting cashiers were recorded. However, risk is not significantly associated with pf0Ionged standing (p=0.417) among standing cashiers. Significant association of prolonged standing and MSD in last 12 months at low back p=0.035, ankle p=0.001 and knees p=0.003. As conclusion, advance hazard analysis and administrative control are recommended to reduce the risk faced by cashier while perform their job.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».