3 resultados para Risk Identification

em RUN (Repositório da Universidade Nova de Lisboa) - FCT (Faculdade de Cienecias e Technologia), Universidade Nova de Lisboa (UNL), Portugal


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RESUMO - A frequente insuficiência de informação e até, eventualmente, a presença de elementos cientificamente pouco robustos (ou mesmo hipotéticos) no procedimento de obtenção dos resultados finais (scores) com os diversos métodos de avaliação do risco, julga-se determinar a obtenção de distintos resultados no mesmo posto de trabalho e que interessam analisar. O presente estudo foi efectuado numa empresa da indústria automóvel e pretendeu contribuir para a efectividade do processo de avaliação do risco destas lesões em meio industrial. Utilizaram-se como ponto de partida as classificações de risco em postos de trabalho onde a aplicação do método OCRA — base do projecto de norma Europeu prEN 1005-5 para a estimativa do risco de LMEMSLT (Lesões Musculoesqueléticas do Membro Superior Ligadas ao Trabalho) — identificou níveis de risco moderados e/ou elevados (score OCRA ≥ 16,5). Assim nos postos de trabalho (n = 71) registou-se em vídeo a actividade de trabalho. Analisaram-se os principais factores de risco (postura, força, repetitividade e exposição a vibrações) com uma amostragem de segundo em segundo e aplicaram-se dois métodos: 1) RULA (McAtamney; Corlett, 1993); 2) SI (Moore; Garg, 1995). Dos resultados globais da aplicação dos métodos identificam- se discrepâncias evidentes: o método SI classificou 41 postos de risco elevado e o método RULA classificou apenas 26 postos de risco. Destaque para as divergências entre os postos classificados de risco elevado como, por exemplo: de entre os 41 postos com scores de risco da aplicação do método SI apenas se encontram 12 postos classificados de risco pelo método RULA. Os resultados permitem evidenciar validades preditivas diversas para os factores de risco analisados: 1) situações de aplicação de força (SI = 0,80; RULA = 0,66); 2) presença de posturas extremas (SI = 0,68; RULA = 0,48); 3) repetitividade (SI = 0,35; RULA = 0,43). Conclui-se pela divergência de resultados dos métodos SI e RULA aplicados nos mesmos postos de trabalho que tal situação alerta para a pertinência da utilização de um filtro que permita a identificação dos factores de risco presentes em cada posto de trabalho e que, por consequência, oriente a selecção do método mais indicado ou ainda, em oposição, do método contra-indicado. Este trabalho, como um contributo para uma efectiva identificação e avaliação do risco de LMEMSLT, conduz, no limite, à necessidade de elaboração de uma «grelha» das «grelhas» e de informação mais precisa sobre os métodos e sua aplicação, permitindo, desse modo, uma mais efectiva gestão do risco destas lesões.

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Background: Little is known about the risk of progression to hazardous alcohol use in people currently drinking at safe limits. We aimed to develop a prediction model (predictAL) for the development of hazardous drinking in safe drinkers. Methods: A prospective cohort study of adult general practice attendees in six European countries and Chile followed up over 6 months. We recruited 10,045 attendees between April 2003 to February 2005. 6193 European and 2462 Chilean attendees recorded AUDIT scores below 8 in men and 5 in women at recruitment and were used in modelling risk. 38 risk factors were measured to construct a risk model for the development of hazardous drinking using stepwise logistic regression. The model was corrected for over fitting and tested in an external population. The main outcome was hazardous drinking defined by an AUDIT score >= 8 in men and >= 5 in women. Results: 69.0% of attendees were recruited, of whom 89.5% participated again after six months. The risk factors in the final predictAL model were sex, age, country, baseline AUDIT score, panic syndrome and lifetime alcohol problem. The predictAL model's average c-index across all six European countries was 0.839 (95% CI 0.805, 0.873). The Hedge's g effect size for the difference in log odds of predicted probability between safe drinkers in Europe who subsequently developed hazardous alcohol use and those who did not was 1.38 (95% CI 1.25, 1.51). External validation of the algorithm in Chilean safe drinkers resulted in a c-index of 0.781 (95% CI 0.717, 0.846) and Hedge's g of 0.68 (95% CI 0.57, 0.78). Conclusions: The predictAL risk model for development of hazardous consumption in safe drinkers compares favourably with risk algorithms for disorders in other medical settings and can be a useful first step in prevention of alcohol misuse.

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The purpose of this paper is to conduct a methodical drawback analysis of a financial supplier risk management approach which is currently implemented in the automotive industry. Based on identified methodical flaws, the risk assessment model is further developed by introducing a malus system which incorporates hidden risks into the model and by revising the derivation of the most central risk measure in the current model. Both methodical changes lead to significant enhancements in terms of risk assessment accuracy, supplier identification and workload efficiency.