Title: Predicción de dimensiones antropométricas en bipedestación y aptitud física en trabajadores y trabajadoras de mano de obra directa industrial venezolana (MODIV)

Author: Labrador Parra, Alejandro de Jesús

Abstract: En el contexto laboral venezolano, existe escasa información asociada con las mediciones antropométricas y de aptitud física en los/as trabajadores/ras en bipedestación. Este vacío en las investigaciones antropométricas ha sido el leitmotiv que ha orientado y estimulado su estudio. El objetivo fue: Diseñar un modelo predictivo de dimensiones antropométricas en bipedestación y de aptitud física de una población de mano de obra directa industrial venezolana (PMODIV); La investigación está fundamentada en el paradigma positivista, cuantitativo, de campo, correlacional-transversal-epidemiológico. El muestreo se realizó en la Región Central de Venezuela a trabajadores de ambos sexos entre 20-59 años. Se determinó el cálculo del tamaño muestral según norma técnica colombiana NTC 5654. 185 trabajadores (131 H-54 M). Se obtuvieron tablas categorizadas por sexo y edad de mediciones antropométricas en bipedestación y aptitud física de los trabajadores de mano de obra directa industrial venezolana (MODIV) con 18 variables (14 antropométricas y 4 fisiológicas). Para la aptitud física muscular se valoró la parte superior media e inferior del cuerpo con las pruebas físicas de flexiones de pecho, abdominales y de pie y sentado respectivamente. Asimismo, se tienen trabajadores/ras con edad promedio (42,87 H-38,43M) con desgaste físico y malos hábitos de actividad física. Se determinaron las funciones de predicción para las variables antropométricas en bipedestación a través del modelo de regresión múltiple con un ajuste de bondad (98,20%-82,72%) siendo P-valor<0,05. Información que permite predecir otras variables para el diseño de puestos de trabajo. Para la aptitud física, se utilizó el modelo de regresión de Poisson que obtuvo un P-valor<0, 05 estadísticamente muy significativo, sin embargo, su R2 o bondad de ajuste es muy baja lo que hace referencia a variables ruidosas en el proceso. La investigación aporta tablas y funciones predictivas inexistentes en el país que contribuyen en beneficios que permitirán hacer seguimiento y mejoraras a los puestos de trabajos.

URI: http://hdl.handle.net/123456789/9837

Date: 2023-12

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