Thèse de doctorat (2011)
Résumé
Les troubles musculo-squelettiques constituent un problème de taille dans la majorité des pays industrialisés. Selon les chiffres de l'Enquête sur les conditions de travail, d'emploi et de santé et de sécurité du travail, récemment publiée, un québécois sur cinq (20,5%) souffrirait de troubles musculo-squelettiques (TMS) liés au travail. Les TMS comptent pour 38% des lésions indemnisées par la Commission de la Santé et de la sécurité du travail. L'intervention ergonomique visant la réduction de l'exposition aux facteurs de risque de TMS demeure la meilleure stratégie de prévention et cette intervention est subordonnée à l'identification de ces facteurs de risque. La littérature récente en ergonomie propose une variété de méthodes d'observations ayant été développées afin d'estimer l'exposition aux facteurs de risque de TMS. Elles ont pour objectif de supporter la prise en charge de la prévention des TMS en entreprise. Toutefois, cette littérature offre encore peu de recherches appliquées mettant à l'épreuve ces méthodes sur le terrain pour comparer les résultats qu'elles produisent. Cette thèse réalise une analyse comparative des résultats obtenus à partir de 11 méthodes d'évaluation des facteurs de risque de TMS basées sur l'observation et étudie le lien entre la déclaration de la douleur et la perception des travailleurs quant à l'évaluation de leur poste de travail. Les résultats de 21 indices tirés des 11 méthodes ont été comparés par groupes homogènes. Au total, 224 postes de travail ont été évalués, dans 18 entreprises provenant de secteurs d'activité économique variés. Les données ont été recueillies à partir de vidéos et de mesures prises aux postes. Un questionnaire fut également administré aux sujets ayant participé à l'étude, comportant des questions sur leurs caractéristiques personnelles générales, leur perception des facteurs de risque liés à l'ergonomie ainsi que sur les douleurs ressenties au cours des 12 derniers mois et des sept derniers jours précédant la collecte de données.
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