Diese Studie untersucht die komplexe Landschaft der Risikofaktoren für muskuloskelettale Störungen (MSD) mithilfe einer neuartigen Kombination von Natural Language Processing (NLP)-Techniken und modusbasierten Rangfolgemethoden. Ziel ist es, das Wissen über MSD-Risikofaktoren, ihre Klassifizierung und ihre relative Schwere zu erweitern, um gezielter präventive und therapeutische Maßnahmen ergreifen zu können.
Die Studie evaluiert acht NLP-Modelle, die Vortrainierte Transformatoren, Kosinusähnlichkeit und verschiedene Distanzmaße integrieren, um die Risikofaktoren in die Kategorien "persönlich", "biomechanisch", "am Arbeitsplatz", "psychologisch" und "organisatorisch" einzuteilen. Die Ergebnisse zeigen, dass das BERT-Modell mit Kosinusähnlichkeit eine Gesamtgenauigkeit von 28% erreicht, während der Satz-Transformer in Kombination mit Euklidischer, Bray-Curtis- und Minkowski-Distanz eine perfekte Genauigkeit von 100% erzielt.
Darüber hinaus verwendet die Studie Umfragedaten und eine modusbasierte Rangfolgetechnik, um die Schwererangfolge der MSD-Risikofaktoren zu bestimmen. Die Rangfolge stimmt genau mit der bisherigen Literatur überein und bestätigt die Konsistenz und Zuverlässigkeit des Ansatzes. "Arbeitshaltung" erweist sich als der schwerwiegendste Risikofaktor, was die entscheidende Rolle einer korrekten Körperhaltung bei der Prävention von MSD unterstreicht. Die kollektiven Wahrnehmungen der Umfrageteilnehmer heben auch die Bedeutung von Faktoren wie "Arbeitsplatzunsicherheit", "Ungleichgewicht zwischen Aufwand und Belohnung" und "schlechte Mitarbeitereinrichtungen" für das Auftreten von MSD hervor.
Die Konvergenz der Rangfolgen liefert umsetzbare Erkenntnisse für Organisationen, die das Auftreten von MSD reduzieren möchten. Die Studie schließt mit Implikationen für gezielte Interventionen, Empfehlungen zur Verbesserung der Arbeitsbedingungen und Ansätze für zukünftige Forschung ab. Dieser ganzheitliche Ansatz, der NLP und modusbasierte Rangfolge integriert, trägt zu einem ausgereifteren Verständnis der MSD-Risikofaktoren bei und eröffnet Wege für wirksamere Strategien im Bereich der Arbeitsmedizin.
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