Instruments de manutention des malades, usage du corps et appropriation des gestes collectifs des soignants
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cet article est double : comprendre les effets de l’utilisation d’instruments d’aide à la manutention sur les contraintes d’exposition au risque de lombalgie et faire des recommandations aux professionnels de santé sur la façon de faire évoluer leur rapport aux instruments, ainsi que sur les critères et modalités d’utilisation sur lesquelles pourront s’appuyer les concepteurs. Les raisons motivant cette orientation de l’étude sont les suivants : constat d’une faible utilisation du matériel d’aides à la manutention dans les services de soins, des accidents lombalgiques très élevés lors de la manutention de patient, des préoccupations des décideurs des CHU centrés sur l’achat d’équipement.La méthodologie choisie repose sur un diagnostic ergonomique des activités de manutention de patients, à partir d’observations accompagnées de mesures comparant trois outils d’aide à la manutention de patient (alèse, matériel mobile, rail au plafond), de données issues d’expérimentation de nouveau matériel, et de données épidémiologiques sur les relations entre contraintes de manutention et effet sur la santé.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.017 | 0.077 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".