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World File Search System手臂振动
飞机制造铆接工具对手臂振动和肌肉疲劳的影响
第 7 章。结论................................................................................................................ 128 第 8 章。局限性和未来研究............................................................................................... 132 附录 A。正态性检验................................................................................................................. 135 附录 B. Irb 同意书......................................................................................................................... 142 附录 C. 自觉用力程度（Borg 量表）表格.................................................................................... 145 附录 D. 数据............................................................................................................................. 146 附录 E. 额外工具图片............................................................................................................. 155 参考书目……… ...
1993 年至 2002 年魁北克省与手臂振动相关的职业伤害。
我们要感谢 IRSST 研究人员、该研究项目的共同负责人以及项目第一阶段的负责人 Patrice Duguay 先生、Paul Massicotte 先生和 Paul-Émile Boileau 先生在本研究期间提供的科学支持。我们还感谢 Serge André Girard 先生的科学支持以及 Luc Bhérer 博士、Paul Asselin 博士、Maurice Poulin 博士和 Marc Dionne 博士对该文件的批判性解读。我们要感谢工作健康与安全委员会的行政部门为开展这项研究提供的后勤支持。我们还要感谢 Brigitte Pelchat 女士和 Sylvie Muller 女士的秘书工作。本文件的制作得益于 IRSST 的资金支持。
26 工作中的振动 - GOV.UK
目录 标题页 修订记录 2 术语和定义 2 范围 3 第 1 部分：指令简介 4 立法 5 国防豁免 6 工作振动政策声明 6 第 2 部分：指导 振动暴露测量和阈值 17 角色和职责 19 记录保留 25 相关文件和指导 25 进一步支持和指导 25 进一步阅读的参考资料 26 附件 A - 振动暴露术语和解释 A-1 附件 B - 振动风险评估流程 B-1 附件 C - 振动危险检查问卷 C-1 附件 D - 振动评估员能力 D-1 附件 E - 管理健康监测 E-1 附件 F - 手臂振动计算器 F-1 附件 G - 豁免证书流程 G-1
第26章 第1.3卷
目录 标题 页码 修订记录 2 术语和定义 2 范围 3 第 1 部分：指令简介 4 立法 5 国防豁免 6 工作场所振动政策声明 6 第 2 部分：指导 振动暴露测量和阈值 17 角色和职责 19 记录保留 25 相关文件和指导 25 进一步支持和指导 25 参考资料 26 附件 A - 振动暴露术语和解释 A-1 附件 B - 振动风险评估流程 B-1 附件 C - 振动危险检查问卷 C-1 附件 D - 振动评估员能力 D-1 附件 E - 管理健康监测 E-1 附件 F - 手臂振动计算器 F-1 附件 G - 豁免证书流程 G-1
低背痛的全球健康和经济影响...
客观的职业人体工程学因素（OEF）包括物理效率，苛刻的姿势，重复性工作，手臂振动，跪下或蹲下，上升和攀爬，这是低背痛的危险因素（LBP）。这项研究旨在检查患病率，残障人数（YLD），医疗保健成本以及LBP的生产率损失，归因于年龄，性别，性别，世界卫生组织，世界卫生组织地区和国家/地区。在这项横断面研究中，患病率和YLD的方法是从全球疾病负担，伤害和风险因素研究中提取的2019年。就业统计是从国际劳工组织网站获得的。使用可归因于人口的192个国家和地区估计健康和经济影响。在全球范围内，OEF负责2019年的工作年龄人口（15-84岁）的1.261亿普遍的LBP病例和1,510万YLD案件，西太平洋地区遭受最大的苦难。OEF-Attrib-utable LBP导致全球2161亿美元的经济损失。在医疗保健费用上支付了470亿美元，公共部门担任较大的贡献者（59.2％）。高收入国家>全球经济负担的70％，而中等收入国家的全球YLD> 70％。通常，在女性中发现了更普遍的病例和医疗费用，而男性中有更多的YLD，生产力损失和总成本。在全球范围内得出结论，OEF-Atributable LBP对健康和经济体系带来了沉重的负担。与教育，积极监测，基于证据的医疗实践，替代性成本有效的解决方案以及优先考虑健康政策的优先级。
使用人体测量学和基于强度的测量的机器学习算法预测腕管综合征
腕管综合征（CTS）是上肢最常见的神经病，是由腕部屈肌下位神经压缩引起的[1]。CTS主要是由于滑膜屈肌鞘的纤维肥大和重复的手腕运动。中位神经因机械压缩和腕管中的局部缺血而损害，这会导致髓鞘鞘的变化，有时会随着时间的推移损害。疼痛，销钉和针头以及前4个手指的强度损失，尤其是在夜间，是常见的症状[2]。尽管诱捕神经病会影响神经的一小部分，但它们会引起重大的身体，心理和经济后果[3]。CTS的患病率在一般成年人口中的2.7％至5.8％之间[4，5]。疼痛会从手辐射到手臂和肩膀。与CT相关的个人危险因素包括女性，高龄，妊娠，肥胖，甲状腺疾病，糖尿病，杏仁症，创伤和结缔组织疾病。同样，劳动人群有CTS的风险。与工作有关的因素，尤其是重复运动，剧烈的手动工作，频繁的手腕屈曲和手臂振动已被涉及[6]。尽管CT诊断中最有用的测试是Tinel和Phalen测试，但最可靠的客观方法是电子诊断测试。适当的医生必须创建与CTS独特症状相关的案例病史，以诊断CTS患者。Park等。 在Faeghi等人的一项研究中。Park等。在Faeghi等人的一项研究中。随着发现诸如ThenAR萎缩和感觉丧失之类的发现，体格检查的敏感性达到95.7％[7]。鉴定周围神经疾病的最有效方法是电诊断，这对于识别CTS也至关重要[8]。此方法对于确定CTS是否存在并评估其严重性很有用。此外，电诊断可用于确认神经病（例如宫颈辐射病）的差异诊断[8，9]。另一方面，电诊断具有侵入性，可能会使患者不舒服，因为它涉及检查期间的刺激和针肌电图（EMG）[10]。基于机器学习（ML）的建模是一种新兴分析工具，预测模型应用是其在医学研究中的主要用途[11，12]。此外，可以使用基于ML的建模进行疾病，决策和新治疗策略的分类[13，14]。尽管基于机器学习的医学研究已经爆炸性增长，但CTS研究仍然相对较少。一些研究探索了基于临床数据的CTS诊断或对CTS严重程度进行分类的预测模型[15，16]。[15]进行了七个用于对CTS严重性进行分类的ML模型。[16]，对腕部的超声图像进行了细分，并使用ML建模对CTS诊断的准确性进行了评估。在另一项研究中，深度学习