Unlocking Musculoskeletal Disorder Risk Factors: NLP-Based Classification and Mode-Based Ranking

要約

この研究では、自然言語処理 (NLP) 技術とモードベースのランキング手法の新たな融合を採用し、筋骨格系障害 (MSD) の危険因子の複雑な状況を掘り下げています。
主な目的は、MSD 危険因子、その分類、および相対的な重症度の理解を進め、より的を絞った予防および管理介入を促進することです。
この研究では、事前トレーニングされた変換器、コサイン類似度、およびさまざまな距離メトリクスを統合した 8 つの多様なモデルを利用して、リスク要因を個人、生体力学的、職場、心理的、および組織のクラスに分類します。
重要な発見により、コサイン類似度を備えた BERT モデルは全体の精度 28% を達成し、センテンス トランスフォーマーはユークリッド距離、ブレイ-カーティス距離、ミンコフスキー距離と組み合わせることで、完璧な精度スコア 100% を達成することが明らかになりました。
この研究では、分類の取り組みと並行して、調査データに対してモードベースのランキングアプローチを採用し、MSD危険因子の重症度階層を識別しています。
興味深いことに、ランキングは以前の文献と正確に一致しており、アプローチの一貫性と信頼性が再確認されています。
「作業姿勢」が最も深刻な危険因子として浮上し、MSDの予防における適切な姿勢の重要な役割が強調されている。
調査参加者の共通の認識は、「雇用の不安」、「努力報酬の不均衡」、「従業員の設備の悪さ」などの要因が MSD リスクの一因となる重要性を強調しています。
ランキングの収束により、MSD の蔓延を減らすことを目指す組織に実用的な洞察が得られます。
この研究は、対象を絞った介入への示唆、職場環境を改善するための推奨事項、および将来の研究への道筋で締め​​くくられています。

要約(オリジナル)

This research delves into the intricate landscape of Musculoskeletal Disorder (MSD) risk factors, employing a novel fusion of Natural Language Processing (NLP) techniques and mode-based ranking methodologies. The primary objective is to advance the comprehension of MSD risk factors, their classification, and their relative severity, facilitating more targeted preventive and management interventions. The study utilizes eight diverse models, integrating pre-trained transformers, cosine similarity, and various distance metrics to classify risk factors into personal, biomechanical, workplace, psychological, and organizational classes. Key findings reveal that the BERT model with cosine similarity attains an overall accuracy of 28%, while the sentence transformer, coupled with Euclidean, Bray-Curtis, and Minkowski distances, achieves a flawless accuracy score of 100%. In tandem with the classification efforts, the research employs a mode-based ranking approach on survey data to discern the severity hierarchy of MSD risk factors. Intriguingly, the rankings align precisely with the previous literature, reaffirming the consistency and reliability of the approach. “Working posture’ emerges as the most severe risk factor, emphasizing the critical role of proper posture in preventing MSDs. The collective perceptions of survey participants underscore the significance of factors like ‘Job insecurity,’ ‘Effort reward imbalance,’ and ‘Poor employee facility’ in contributing to MSD risks. The convergence of rankings provides actionable insights for organizations aiming to reduce the prevalence of MSDs. The study concludes with implications for targeted interventions, recommendations for improving workplace conditions, and avenues for future research.

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