Yläraajakuormitus leipomon lähettämötyössä älyvaateteknologia fyysisen kuormituksen mittaamisessa

Tuki− ja liikuntaelimistön sairaudet (TULE-sairaudet) ovat mielenterveysongelmien ohella yleisimpiä syitä sairauspoissaoloihin ja niistä aiheutuu Suomelle vuosittain arviolta 3–4 miljardin kustannukset. Automatisaation lisääntyessä yläraajojen rasitusvammojen esiintyvyys on laskenut kuormittavien ja...

Täydet tiedot

Bibliografiset tiedot
Päätekijä: Patrikainen, Taru
Muut tekijät: Liikuntatieteellinen tiedekunta, Faculty of Sport and Health Sciences, Liikunta- ja terveystieteet, Sport and Health Sciences, Jyväskylän yliopisto, University of Jyväskylä
Aineistotyyppi: Pro gradu
Kieli:fin
Julkaistu: 2020
Aiheet:
Linkit: https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/70024
_version_ 1826225781638955008
author Patrikainen, Taru
author2 Liikuntatieteellinen tiedekunta Faculty of Sport and Health Sciences Liikunta- ja terveystieteet Sport and Health Sciences Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä
author_facet Patrikainen, Taru Liikuntatieteellinen tiedekunta Faculty of Sport and Health Sciences Liikunta- ja terveystieteet Sport and Health Sciences Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä Patrikainen, Taru Liikuntatieteellinen tiedekunta Faculty of Sport and Health Sciences Liikunta- ja terveystieteet Sport and Health Sciences Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä
author_sort Patrikainen, Taru
datasource_str_mv jyx
description Tuki− ja liikuntaelimistön sairaudet (TULE-sairaudet) ovat mielenterveysongelmien ohella yleisimpiä syitä sairauspoissaoloihin ja niistä aiheutuu Suomelle vuosittain arviolta 3–4 miljardin kustannukset. Automatisaation lisääntyessä yläraajojen rasitusvammojen esiintyvyys on laskenut kuormittavien ja suurta voimaa vaativien töiden vähentyessä. On kuitenkin tiettyjä työvaiheita, joiden automatisointi ei ole mahdollista tai kannattavaa. Leipomoyritys Vaasan Oy:n tilastojen mukaan tule-sairaudet olivat yleisin syy (62%) sairauspoissaoloihin heidän lähettämötyössään vuonna 2019. Yleisimpiä tule-vaivoja lähettämöissä olivat yläraajaoireet (27%). Tämä pro gradu -tutkielma on osa Vaasan Oy:n tutkimusprojektia, minkä tavoitteena on vähentää sairauspoissaoloja ja ennaltaehkäistä ennenaikaisen eläköitymisen riskiä. Tutkimuksen tarkoituksena oli selvittää, voidaanko älyvaateteknologian avulla kuvata lähettämötyön eri työtehtäviä, osoittaa työhön liittyviä fyysisisiä kuormitustekijöitä ja antaa sen perusteella suosituksia kuormituksen vähentämiseksi. Tutkimusaineisto (n=10, 70% miehiä) kerättiin helmi-maaliskuussa 2019 Vaasan Oy:n lähettämössä seitsemästä eri työtehtävästä. Mittausmenetelmänä tutkimuksessa käytettiin Myontec Oy:n älyvaateteknologiaa, millä mitattiin eri työvaiheiden fyysistä kuormittavuutta EMG:n, liikesensorien ja sykkeen perusteella. Työtehtävät myös videoitiin. Aineiston analysoimiseen käytettiin Ergolink- ja SPSS-ohjelmistoa (IBM SPSS Statistics 26). Tulosten perusteella älyvaateteknologialla voidaan kuvata eri työtehtäviä ja se antaa hyviä mahdollisuuksia arvioida työn fyysisiä kuormitustekijöitä. Tulosten mukaan ratakeräily ja radan täyttö vaikuttavat olevan fyysisesti eniten yläraajoja kuormittavia lähettämön työtehtäviä. Ratakeräilyssä esiintyi suositukset ylittäviä olkavarren kohoasentoja molemmissa olkavarsissa. Radan täytössä ja työtehtävässä, mikä koostui lavan purkamisesta, radan täytöstä ja pumppukärryn käytöstä, suositukset ylittyivät oikean olkavarren osalta. Lihaskuormitusta tarkasteltiin yli 50% työnaikaisen maksimikuormituksen ylityksinä. Ratakeräilyssä ja radan täytössä lihaskuormitus vaikutti olevan ajallisesti suurinta. Työn ensimmäisen puolen tunnin aikana kuormittuivat eniten oikea olkapää (deltoideus), vasen hauis ja oikean käsivarren lihakset ja viimeisen puolen tunnin aikana oikea olkapää (deltoideus) ja vasen hauis. Kuormittavia liikkeitä olivat muun muassa nostot, tarttumiset yksittäisiin tuotteisiin ja kauppatunnistepapereiden käsittely työn aikana. Sykkeen nousu oli suurinta työtehtävässä, mikä sisälsi sekä lavojen kuljettamista pumppukärryllä että lavojen purkamista ja radantäyttöä. Sykkeen nousun ja lihaskuormituksen välillä ei tässä pienessä materiaalissa todettu korrelaatiota. Tämä pro gradu on ensimmäinen tutkimus, missä on käytetty älyvaateteknologiaa lähettämötyön fyysisen kuormituksen arvioimiseksi. Tämän aineiston perusteella havaittiin kaksi työtehtävää, joiden yläraajakuormituksen vähentämiseksi suositellaan toimenpiteitä. Suositeltavia näyttöön perustuvia toimenpiteitä ovat muun muassa ergonomiaohjaus, työtä keventävät apuvälineet ja sopiva tauotus. Tämän pienen otannan perusteella ei voida kuitenkaan tehdä yleistettäviä johtopäätöksiä lähettämötyön fyysisestä kuormittavuudesta työntekijöiden yksilöllisten erojen vuoksi. Musculoskeletal disorders (MSD) are the primary reason for sick leave after mental disorders and they cause annually approximately 3−4 billion cost in Finland. Increased automation has decreased physical effort demanding tasks and thus repetitive strain injury incidence has decreased. However, there are still some tasks that can’t be automatized. In baking company Vaasan Oy, MSD were the primary (62%) reason for sick leave in their dispatch department in 2019. Upper extremity symptoms were the most common (27%) MSD. This Master’s thesis is part of Vaasan Oy’s project with the aim to reduce sick absences and prevent early retirement. The purpose of this Master’s thesis was to find out 1) if it is possible to describe dispatch department work tasks by wearable technology, 2) if physical workload factors can be pointed out by wearable technology and 3) if recommendations for decreasing workload can be given based on this information. Measurements were conducted in Vaasan Oy’s bakery’s dispatch department in 2019. Voluntary participants (n=10, 70% men) were recruited. Measurements were conducted in normal night shift in seven different workstations. Measurements were conducted by using wearable technology (Myontec Oy) which gives information about physical workload by EMG, movement sensors and wrist heart rate monitor. Measurements were also recorded. EMG sensors embedded to shirts measure muscle activity from forearm, biceps brachii, deltoideus and trapezius. Work phases were detected by Ergolinkprogram and data was analyzed with SPSS (IBM SPSS Statistics 26). Results shows that by using EMG and video evaluation it is possible to describe the physical workload in different dispatch’s work tasks. It seems that rack picking and rack filling are the most physically demanding work tasks for upper extremities in dispatch department. Shoulder elevations above 60 degrees exceeded the threshold of recommendations (>10% of worktime) in both shoulders in rack picking and in right shoulder in rack filling and a work task which consisted pallet unloading, rack filling and using the manual forklift for carrying pallets. EMG data was presented as percentages of working time the muscle load was above the 50% of the highest workload during the measured working time. It seems that in rack picking and rack filling the muscle load is temporally highest. Right deltoideus, right forearm and left biceps are the most loaded muscles in the beginning of work. In the end load is highest in right deltoideus and left biceps. For example, lifts, handling single products and keeping delivery notes in hand simultaneously during handling boxes caused highest peak values for muscles. Heart rate increased most in work task that included carrying pallets by pallet truck, pallet unloading and rack filling. In this small sample there was no correlation between heart rate and muscle load. This is the first study where physical load of dispatch department work is assessed by wearable EMG technology. This study identified two work tasks in dispatch department work that would be worth of special actions for decreasing their physical loading level. Evidence based actions recommended are ergonomic guidance, use of tools that decrease physical load and appropriate breaks. However, generalized conclusions about physical load of dispatch department work can’t be done based on this small sample mainly because of individual differences between employees.
first_indexed 2020-06-17T20:02:25Z
format Pro gradu
free_online_boolean 1
fullrecord [{"key": "dc.contributor.advisor", "value": "Tarkka, Ina", "language": "", "element": "contributor", "qualifier": "advisor", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.author", "value": "Patrikainen, Taru", "language": "", "element": "contributor", "qualifier": "author", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.accessioned", "value": "2020-06-17T10:11:31Z", "language": null, "element": "date", "qualifier": "accessioned", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.available", "value": "2020-06-17T10:11:31Z", "language": null, "element": "date", "qualifier": "available", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.issued", "value": "2020", "language": "", "element": "date", "qualifier": "issued", "schema": "dc"}, {"key": "dc.identifier.uri", "value": "https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/70024", "language": null, "element": "identifier", "qualifier": "uri", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.abstract", "value": "Tuki\u2212 ja liikuntaelimist\u00f6n sairaudet (TULE-sairaudet) ovat mielenterveysongelmien ohella yleisimpi\u00e4\nsyit\u00e4 sairauspoissaoloihin ja niist\u00e4 aiheutuu Suomelle vuosittain arviolta 3\u20134 miljardin kustannukset.\nAutomatisaation lis\u00e4\u00e4ntyess\u00e4 yl\u00e4raajojen rasitusvammojen esiintyvyys on laskenut kuormittavien ja\nsuurta voimaa vaativien t\u00f6iden v\u00e4hentyess\u00e4. On kuitenkin tiettyj\u00e4 ty\u00f6vaiheita, joiden automatisointi ei\nole mahdollista tai kannattavaa. Leipomoyritys Vaasan Oy:n tilastojen mukaan tule-sairaudet olivat\nyleisin syy (62%) sairauspoissaoloihin heid\u00e4n l\u00e4hett\u00e4m\u00f6ty\u00f6ss\u00e4\u00e4n vuonna 2019. Yleisimpi\u00e4 tule-vaivoja\nl\u00e4hett\u00e4m\u00f6iss\u00e4 olivat yl\u00e4raajaoireet (27%).\n\nT\u00e4m\u00e4 pro gradu -tutkielma on osa Vaasan Oy:n tutkimusprojektia, mink\u00e4 tavoitteena on v\u00e4hent\u00e4\u00e4\nsairauspoissaoloja ja ennaltaehk\u00e4ist\u00e4 ennenaikaisen el\u00e4k\u00f6itymisen riski\u00e4. Tutkimuksen tarkoituksena oli\nselvitt\u00e4\u00e4, voidaanko \u00e4lyvaateteknologian avulla kuvata l\u00e4hett\u00e4m\u00f6ty\u00f6n eri ty\u00f6teht\u00e4vi\u00e4, osoittaa ty\u00f6h\u00f6n\nliittyvi\u00e4 fyysisisi\u00e4 kuormitustekij\u00f6it\u00e4 ja antaa sen perusteella suosituksia kuormituksen v\u00e4hent\u00e4miseksi.\nTutkimusaineisto (n=10, 70% miehi\u00e4) ker\u00e4ttiin helmi-maaliskuussa 2019 Vaasan Oy:n l\u00e4hett\u00e4m\u00f6ss\u00e4\nseitsem\u00e4st\u00e4 eri ty\u00f6teht\u00e4v\u00e4st\u00e4. Mittausmenetelm\u00e4n\u00e4 tutkimuksessa k\u00e4ytettiin Myontec Oy:n\n\u00e4lyvaateteknologiaa, mill\u00e4 mitattiin eri ty\u00f6vaiheiden fyysist\u00e4 kuormittavuutta EMG:n, liikesensorien ja\nsykkeen perusteella. Ty\u00f6teht\u00e4v\u00e4t my\u00f6s videoitiin. Aineiston analysoimiseen k\u00e4ytettiin Ergolink- ja\nSPSS-ohjelmistoa (IBM SPSS Statistics 26).\n\nTulosten perusteella \u00e4lyvaateteknologialla voidaan kuvata eri ty\u00f6teht\u00e4vi\u00e4 ja se antaa hyvi\u00e4\nmahdollisuuksia arvioida ty\u00f6n fyysisi\u00e4 kuormitustekij\u00f6it\u00e4. Tulosten mukaan rataker\u00e4ily ja radan t\u00e4ytt\u00f6\nvaikuttavat olevan fyysisesti eniten yl\u00e4raajoja kuormittavia l\u00e4hett\u00e4m\u00f6n ty\u00f6teht\u00e4vi\u00e4. Rataker\u00e4ilyss\u00e4\nesiintyi suositukset ylitt\u00e4vi\u00e4 olkavarren kohoasentoja molemmissa olkavarsissa. Radan t\u00e4yt\u00f6ss\u00e4 ja\nty\u00f6teht\u00e4v\u00e4ss\u00e4, mik\u00e4 koostui lavan purkamisesta, radan t\u00e4yt\u00f6st\u00e4 ja pumppuk\u00e4rryn k\u00e4yt\u00f6st\u00e4, suositukset\nylittyiv\u00e4t oikean olkavarren osalta. Lihaskuormitusta tarkasteltiin yli 50% ty\u00f6naikaisen\nmaksimikuormituksen ylityksin\u00e4. Rataker\u00e4ilyss\u00e4 ja radan t\u00e4yt\u00f6ss\u00e4 lihaskuormitus vaikutti olevan\najallisesti suurinta. Ty\u00f6n ensimm\u00e4isen puolen tunnin aikana kuormittuivat eniten oikea olkap\u00e4\u00e4\n(deltoideus), vasen hauis ja oikean k\u00e4sivarren lihakset ja viimeisen puolen tunnin aikana oikea olkap\u00e4\u00e4\n(deltoideus) ja vasen hauis. Kuormittavia liikkeit\u00e4 olivat muun muassa nostot, tarttumiset yksitt\u00e4isiin\ntuotteisiin ja kauppatunnistepapereiden k\u00e4sittely ty\u00f6n aikana. Sykkeen nousu oli suurinta ty\u00f6teht\u00e4v\u00e4ss\u00e4,\nmik\u00e4 sis\u00e4lsi sek\u00e4 lavojen kuljettamista pumppuk\u00e4rryll\u00e4 ett\u00e4 lavojen purkamista ja radant\u00e4ytt\u00f6\u00e4. Sykkeen\nnousun ja lihaskuormituksen v\u00e4lill\u00e4 ei t\u00e4ss\u00e4 pieness\u00e4 materiaalissa todettu korrelaatiota.\n\nT\u00e4m\u00e4 pro gradu on ensimm\u00e4inen tutkimus, miss\u00e4 on k\u00e4ytetty \u00e4lyvaateteknologiaa l\u00e4hett\u00e4m\u00f6ty\u00f6n\nfyysisen kuormituksen arvioimiseksi. T\u00e4m\u00e4n aineiston perusteella havaittiin kaksi ty\u00f6teht\u00e4v\u00e4\u00e4, joiden\nyl\u00e4raajakuormituksen v\u00e4hent\u00e4miseksi suositellaan toimenpiteit\u00e4. Suositeltavia n\u00e4ytt\u00f6\u00f6n perustuvia\ntoimenpiteit\u00e4 ovat muun muassa ergonomiaohjaus, ty\u00f6t\u00e4 kevent\u00e4v\u00e4t apuv\u00e4lineet ja sopiva tauotus.\nT\u00e4m\u00e4n pienen otannan perusteella ei voida kuitenkaan tehd\u00e4 yleistett\u00e4vi\u00e4 johtop\u00e4\u00e4t\u00f6ksi\u00e4 l\u00e4hett\u00e4m\u00f6ty\u00f6n\nfyysisest\u00e4 kuormittavuudesta ty\u00f6ntekij\u00f6iden yksil\u00f6llisten erojen vuoksi.", "language": "fi", "element": "description", "qualifier": "abstract", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.abstract", "value": "Musculoskeletal disorders (MSD) are the primary reason for sick leave after mental disorders and they\ncause annually approximately 3\u22124 billion cost in Finland. Increased automation has decreased physical\neffort demanding tasks and thus repetitive strain injury incidence has decreased. However, there are still\nsome tasks that can\u2019t be automatized. In baking company Vaasan Oy, MSD were the primary (62%)\nreason for sick leave in their dispatch department in 2019. Upper extremity symptoms were the most\ncommon (27%) MSD.\nThis Master\u2019s thesis is part of Vaasan Oy\u2019s project with the aim to reduce sick absences and prevent\nearly retirement. The purpose of this Master\u2019s thesis was to find out 1) if it is possible to describe\ndispatch department work tasks by wearable technology, 2) if physical workload factors can be pointed\nout by wearable technology and 3) if recommendations for decreasing workload can be given based on\nthis information. Measurements were conducted in Vaasan Oy\u2019s bakery\u2019s dispatch department in 2019.\nVoluntary participants (n=10, 70% men) were recruited. Measurements were conducted in normal night\nshift in seven different workstations. Measurements were conducted by using wearable technology\n(Myontec Oy) which gives information about physical workload by EMG, movement sensors and wrist\nheart rate monitor. Measurements were also recorded. EMG sensors embedded to shirts measure muscle\nactivity from forearm, biceps brachii, deltoideus and trapezius. Work phases were detected by Ergolinkprogram and data was analyzed with SPSS (IBM SPSS Statistics 26).\nResults shows that by using EMG and video evaluation it is possible to describe the physical workload\nin different dispatch\u2019s work tasks. It seems that rack picking and rack filling are the most physically\ndemanding work tasks for upper extremities in dispatch department. Shoulder elevations above 60\ndegrees exceeded the threshold of recommendations (>10% of worktime) in both shoulders in rack\npicking and in right shoulder in rack filling and a work task which consisted pallet unloading, rack filling\nand using the manual forklift for carrying pallets. EMG data was presented as percentages of working\ntime the muscle load was above the 50% of the highest workload during the measured working time. It\nseems that in rack picking and rack filling the muscle load is temporally highest. Right deltoideus, right\nforearm and left biceps are the most loaded muscles in the beginning of work. In the end load is highest\nin right deltoideus and left biceps. For example, lifts, handling single products and keeping delivery\nnotes in hand simultaneously during handling boxes caused highest peak values for muscles. Heart rate\nincreased most in work task that included carrying pallets by pallet truck, pallet unloading and rack\nfilling. In this small sample there was no correlation between heart rate and muscle load.\nThis is the first study where physical load of dispatch department work is assessed by wearable EMG\ntechnology. This study identified two work tasks in dispatch department work that would be worth of\nspecial actions for decreasing their physical loading level. Evidence based actions recommended are\nergonomic guidance, use of tools that decrease physical load and appropriate breaks. However,\ngeneralized conclusions about physical load of dispatch department work can\u2019t be done based on this\nsmall sample mainly because of individual differences between employees.", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "abstract", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.provenance", "value": "Submitted by Miia Hakanen (mihakane@jyu.fi) on 2020-06-17T10:11:30Z\nNo. of bitstreams: 0", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "provenance", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.provenance", "value": "Made available in DSpace on 2020-06-17T10:11:31Z (GMT). No. of bitstreams: 0\n Previous issue date: 2020", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "provenance", "schema": "dc"}, {"key": "dc.format.extent", "value": "63", "language": "", "element": "format", "qualifier": "extent", "schema": "dc"}, {"key": "dc.format.mimetype", "value": "application/pdf", "language": null, "element": "format", "qualifier": "mimetype", "schema": "dc"}, {"key": "dc.language.iso", "value": "fin", "language": null, "element": "language", "qualifier": "iso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights", "value": "In Copyright", "language": "en", "element": "rights", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "yl\u00e4raajat", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "\u00e4lyvaateteknologia", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "EMG", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "l\u00e4hett\u00e4m\u00f6", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.title", "value": "Yl\u00e4raajakuormitus leipomon l\u00e4hett\u00e4m\u00f6ty\u00f6ss\u00e4 : \u00e4lyvaateteknologia fyysisen kuormituksen mittaamisessa", "language": "", "element": "title", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.type", "value": "master thesis", "language": null, "element": "type", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.identifier.urn", "value": "URN:NBN:fi:jyu-202006174241", "language": "", "element": "identifier", "qualifier": "urn", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.ontasot", "value": "Pro gradu -tutkielma", "language": "fi", "element": "type", "qualifier": "ontasot", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.ontasot", "value": "Master\u2019s thesis", "language": "en", "element": "type", "qualifier": "ontasot", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.faculty", "value": "Liikuntatieteellinen tiedekunta", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "faculty", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.faculty", "value": "Faculty of Sport and Health Sciences", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "faculty", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.department", "value": "Liikunta- ja terveystieteet", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "department", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.department", "value": "Sport and Health Sciences", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "department", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.organization", "value": "Jyv\u00e4skyl\u00e4n yliopisto", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "organization", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.organization", "value": "University of Jyv\u00e4skyl\u00e4", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "organization", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.discipline", "value": "Liikuntal\u00e4\u00e4ketiede", "language": "fi", "element": "subject", "qualifier": "discipline", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.discipline", "value": "Sport Medicine", "language": "en", "element": "subject", "qualifier": "discipline", "schema": "dc"}, {"key": "yvv.contractresearch.collaborator", "value": "business", "language": "", "element": "contractresearch", "qualifier": "collaborator", "schema": "yvv"}, {"key": "yvv.contractresearch.funding", "value": "10000", "language": "", "element": "contractresearch", "qualifier": "funding", "schema": "yvv"}, {"key": "yvv.contractresearch.initiative", "value": "business", "language": "", "element": "contractresearch", "qualifier": "initiative", "schema": "yvv"}, {"key": "dc.type.coar", "value": "http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc", "language": null, "element": "type", "qualifier": "coar", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.accesslevel", "value": "openAccess", "language": null, "element": "rights", "qualifier": "accesslevel", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.publication", "value": "masterThesis", "language": null, "element": "type", "qualifier": "publication", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.oppiainekoodi", "value": "5042", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "oppiainekoodi", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "elektromyografia", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "\u00e4lyvaatteet", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "ty\u00f6n kuormittavuus", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "fyysinen kuormittavuus", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "k\u00e4det", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "rasitusvammat", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "ty\u00f6asennot", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "ergonomia", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.format.content", "value": "fulltext", "language": null, "element": "format", "qualifier": "content", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.url", "value": "https://rightsstatements.org/page/InC/1.0/", "language": null, "element": "rights", "qualifier": "url", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.okm", "value": "G2", "language": null, "element": "type", "qualifier": "okm", "schema": "dc"}]
id jyx.123456789_70024
language fin
last_indexed 2025-02-18T10:54:21Z
main_date 2020-01-01T00:00:00Z
main_date_str 2020
online_boolean 1
online_urls_str_mv {"url":"https:\/\/jyx.jyu.fi\/bitstreams\/e24ae817-b168-4cc5-a09d-753c2c5df262\/download","text":"URN:NBN:fi:jyu-202006174241.pdf","source":"jyx","mediaType":"application\/pdf"}
publishDate 2020
record_format qdc
source_str_mv jyx
spellingShingle Patrikainen, Taru Yläraajakuormitus leipomon lähettämötyössä : älyvaateteknologia fyysisen kuormituksen mittaamisessa yläraajat älyvaateteknologia EMG lähettämö Liikuntalääketiede Sport Medicine 5042 elektromyografia älyvaatteet työn kuormittavuus fyysinen kuormittavuus kädet rasitusvammat työasennot ergonomia
title Yläraajakuormitus leipomon lähettämötyössä : älyvaateteknologia fyysisen kuormituksen mittaamisessa
title_full Yläraajakuormitus leipomon lähettämötyössä : älyvaateteknologia fyysisen kuormituksen mittaamisessa
title_fullStr Yläraajakuormitus leipomon lähettämötyössä : älyvaateteknologia fyysisen kuormituksen mittaamisessa Yläraajakuormitus leipomon lähettämötyössä : älyvaateteknologia fyysisen kuormituksen mittaamisessa
title_full_unstemmed Yläraajakuormitus leipomon lähettämötyössä : älyvaateteknologia fyysisen kuormituksen mittaamisessa Yläraajakuormitus leipomon lähettämötyössä : älyvaateteknologia fyysisen kuormituksen mittaamisessa
title_short Yläraajakuormitus leipomon lähettämötyössä
title_sort yläraajakuormitus leipomon lähettämötyössä älyvaateteknologia fyysisen kuormituksen mittaamisessa
title_sub älyvaateteknologia fyysisen kuormituksen mittaamisessa
title_txtP Yläraajakuormitus leipomon lähettämötyössä : älyvaateteknologia fyysisen kuormituksen mittaamisessa
topic yläraajat älyvaateteknologia EMG lähettämö Liikuntalääketiede Sport Medicine 5042 elektromyografia älyvaatteet työn kuormittavuus fyysinen kuormittavuus kädet rasitusvammat työasennot ergonomia
topic_facet 5042 EMG Liikuntalääketiede Sport Medicine elektromyografia ergonomia fyysinen kuormittavuus kädet lähettämö rasitusvammat työasennot työn kuormittavuus yläraajat älyvaateteknologia älyvaatteet
url https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/70024 http://www.urn.fi/URN:NBN:fi:jyu-202006174241
work_keys_str_mv AT patrikainentaru yläraajakuormitusleipomonlähettämötyössäälyvaateteknologiafyysisenkuormituksenmi