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Orientador(es)
Resumo(s)
Occupational diseases have a significant impact on the health of office workers. This has
greater relevance considering the increase in this work modality and the recent shift to
remote work.
Most of the current tools to measure occupational exposure employ observational
methods that require expert evaluation and a long time to collect and analyze the data.
Furthermore, they do not consider the multifactorial nature of work-related diseases,
which makes the ergonomic risk exposure analysis incomplete. Thus, it is necessary
to make efforts to raise awareness among workers and reduce occupational risks. The
dissertation presented was carried out in the context of the PrevOccupAI project, where
there was a mobile app to assess occupational risk and contribute to its mitigation.
This thesis focused on achieving three main goals. In a first goal, improvements
were made to the mobile app’s content, structure, and design to cover a variety of risk
dimensions concerning occupational health. The app presents a considerable amount
of assessments, and user data is collected in them from questionnaires or using sensors.
Some questionnaires that assess psychosocial factors were integrated into a survey tool
and processed to provide a risk score. A second goal was the creation of a pilot study
consisting of 12 subjects to study their posture while working at the computer through
the acquisition of inertial data and electromyography data. These data were used to
estimate torso angular orientation and trapezius muscle activity patterns. A third goal
was the creation of an easy-to-understand posture report based on angular risk factors
and muscle load analysis.
The results showed that all individuals presented harmful trunk orientations at some
point during the work period. Also, muscle amplitude levels that characterized the
activities were generally low. This approach can be applied in future investigations and
interventions to complement ergonomic exposure assessment.
As doenças ocupacionais têm um impacto significante na saúde dos trabalhadores de escritório, cuja relevência tem aumentado com o crescimento desta modalidade de trabalho e a mudança recente para o trabalho remoto. A maioria das ferramentas atuais para medir a exposição ocupacional utilizam métodos observacionais que requerem a avaliação de especialistas e muito tempo para recolher e analisar os dados. Além disso, elas não consideram a natureza multifatorial das doenças relacionadas com o trabalho, tornando a análise do risco ergonómico incompleta. Assim, são necessários esforços para sensibilizar os trabalhadores e reduzir os riscos ocupacionais. A dissertação apresentada foi realizada no contexto do projeto PrevOccupAI, no qual o desenvolvimento de uma aplicação de telemóvel para avaliar o risco ocupacional já estava a ser contemplado. Esta tese focou-se em alcançar três objetivos principais. Num primeiro objetivo, foram melhorados o conteúdo, estrutura e o design da app para incluir uma variedade de dimensões de risco relativas à saúde ocupacional. A app apresenta avaliações, onde os dados do utilizador são recolhidos a partir de questionários ou utilizando sensores. Os questionários que avaliam fatores psicossociais foram integrados numa ferramenta de inquéritos e processados para fornecer o risco. O segundo objetivo incluiu um estudo piloto composto por 12 sujeitos, para estudar a postura enquanto trabalham no computador através da aquisição de dados inerciais e de eletromiografia. Estes dados foram usados para estimar a orientação angular do tronco e os padrões de atividade muscular do trapézio. O terceiro objetivo foi a criação de um relatório intuitivo com base nos resultado obtidos. Os mesmos revelaram que todos os indivíduos apresentaram orientações do tronco prejudiciais em algum momento do período de trabalho. Também, os níveis de amplitude muscular foram no geral baixos. Esta abordagem pode ser aplicada em investigações e intervenções futuras a fim de complementar a avaliação da exposição ergonómica.
As doenças ocupacionais têm um impacto significante na saúde dos trabalhadores de escritório, cuja relevência tem aumentado com o crescimento desta modalidade de trabalho e a mudança recente para o trabalho remoto. A maioria das ferramentas atuais para medir a exposição ocupacional utilizam métodos observacionais que requerem a avaliação de especialistas e muito tempo para recolher e analisar os dados. Além disso, elas não consideram a natureza multifatorial das doenças relacionadas com o trabalho, tornando a análise do risco ergonómico incompleta. Assim, são necessários esforços para sensibilizar os trabalhadores e reduzir os riscos ocupacionais. A dissertação apresentada foi realizada no contexto do projeto PrevOccupAI, no qual o desenvolvimento de uma aplicação de telemóvel para avaliar o risco ocupacional já estava a ser contemplado. Esta tese focou-se em alcançar três objetivos principais. Num primeiro objetivo, foram melhorados o conteúdo, estrutura e o design da app para incluir uma variedade de dimensões de risco relativas à saúde ocupacional. A app apresenta avaliações, onde os dados do utilizador são recolhidos a partir de questionários ou utilizando sensores. Os questionários que avaliam fatores psicossociais foram integrados numa ferramenta de inquéritos e processados para fornecer o risco. O segundo objetivo incluiu um estudo piloto composto por 12 sujeitos, para estudar a postura enquanto trabalham no computador através da aquisição de dados inerciais e de eletromiografia. Estes dados foram usados para estimar a orientação angular do tronco e os padrões de atividade muscular do trapézio. O terceiro objetivo foi a criação de um relatório intuitivo com base nos resultado obtidos. Os mesmos revelaram que todos os indivíduos apresentaram orientações do tronco prejudiciais em algum momento do período de trabalho. Também, os níveis de amplitude muscular foram no geral baixos. Esta abordagem pode ser aplicada em investigações e intervenções futuras a fim de complementar a avaliação da exposição ergonómica.
Descrição
Palavras-chave
Occupational Diseases Office Work Risk Factor Posture Inertial Sensors Eletromyography
