[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
برای نویسندگان::
برای داوران::
ثبت نام و اشتراک::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
پرداخت الکترونیک ::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
بانک ها و نمایه نامه ها













..
:: دوره 7، شماره 3 - ( پاییز 1398 ) ::
جلد 7 شماره 3 صفحات 305-295 برگشت به فهرست نسخه ها
شناسایی الگوها و عوامل مؤثر بر سلامت کارکنان مبتنی بر داده‌کاوی معاینات طب کار با هدف ارتقای سلامت شغلی
احسان سلیمان فر ، مهرزاد نوابخش* ، محمد وحید سبط
چکیده:   (6030 مشاهده)
زمینه و هدف: توجه به سلامت کارکنان به عنوان بخش قابل توجهی از جمعیت جامعه که در پیشرفت و توسعه نقش بسزایی دارند، امری اجتناب‌ناپذیر است. این پژوهش با هدف پیش‌بینی نتایج معاینات، به استخراج دانش و شناسایی الگوها و عواملی که بر سلامت کارکنان تأثیر می‌گذارد پرداخته است.
مواد و روش‌ها: پژوهش حاضر از نوع توصیفی-تحلیلی است. جامعه آماری پژوهش شامل 1267 نفر از کارکنان مشاغل مختلفی است که در سال 1396 در شهر تهران برای انجام معاینات سالیانه طب کار ارزیابی و سنجیده شدند و داده‌های 80 متغیر مربوط به سطح سلامت و سوابق شغلی و خانوادگی آن‌ها در مباحث مختلف طی معاینات جمع‌آوری شد. با توجه به حجم و نوع داده‌ها از روش درخت تصمیم C5.0 برای انجام فرایند داده‌کاوی و کشف دانش استفاده شد.
یافته‌ها: با استفاده از درخت تصمیم C5.0 مدلی با دقت 05/99 درصد معرفی شد. بر اساس نتایج این مدل، متغیرهایی که بیشترین تأثیر را بر سلامت کارکنان داشته‌اند، شناسایی شدند. در میان آنها وضعیت شنوایی، مخصوصاً ضعف شنوایی در فرکانس‌های 6000 و 4000 هرتز بیشترین تأثیر را بر نتیجه معاینات سلامت کارکنان داشته است. همچنین 7 الگو از داده‌ها استخراج شد.
نتیجه‌گیری: با توجه به الگوهای استخراج‌شده و شناسایی متغیرهایی که بیشترین تأثیر را در نتیجه معاینات طب کار داشته‌اند می‌توان با کنترل عوامل مشخص‌شده به ارتقای سطح سلامت کارکنان پرداخت.

 
واژه‌های کلیدی: سلامت کارکنان، داده کاوی، درخت تصمیم، معاینات دوره ای
متن کامل [PDF 2256 kb]   (1592 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: سلامت عمومی
دریافت: 1397/10/26 | پذیرش: 1398/2/24
فهرست منابع
1. World Health Organization. Occupational Health: A Manual for Primary Health Care Workers [Internet]. 2002. Available from: http://www.who.int/iris/handle/10665/200733
2. Howe HF. Organization and Operation of an Occupational Health Program. Journal of Occupational and Environmental Medicine. 1975; 17(8):528-540. https://journals.lww.com/joem/citation/1975/08000/organization_and_operation_of_an_occupational.14.aspx
3. Park J, Kim Y, Kim KS. Remodeling of the Occupational Medical Examination Program in South Korea. International Archives of Occupational and Environmental Health. 1999; 72(6):411-417. [DOI:10.1007/s004200050394] [PMID]
4. Milovic, B. Prediction and Decision Making in Health Care Using Data Mining. International Journal of Public Health Science. 2012; 1(2):69-78. [DOI:10.11591/ijphs.v1i2.1380]
5. Candelieri A, Dolce G, Riganello F, Sannita WG. Data Mining in Neurology. In: Funatsu K, editor. Knowledge-Oriented Applications in Data Mining. London: InTech; 2011. [DOI:10.5772/13966]
6. Peyman N, Rezai-Rad M, Tehrani H, Gholian-Aval M, Vahedian-Shahroodi M, Miri HH. Digital Media-based Health Intervention on the promotion of Women's physical activity: a quasi-experimental study. BMC public health. 2018;18(1):134. [DOI:10.1186/s12889-018-5025-5] [PMID] [PMCID]
7. Al Jarullah AA. Decision Tree Discovery for the Diagnosis of Type II Diabetes. Paper presented at 2011 International Conference on Innovations in Information Technology. 25 Apr 2011; Abu Dhabi, United Arab Emirates. [DOI:10.1109/INNOVATIONS.2011.5893838]
8. Bellazzi R, Ferrazzi F, Sacchi L. Predictive Data Mining in Clinical Medicine: A Focus on Selected Methods and Applications. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery. 2011; 1(5):416-30. [DOI:10.1002/widm.23]
9. Khajehei M, Etemady F. Data Mining and Medical Research Studies. Paper presented at 2010 Second International Conference on Computational Intelligence, Modelling and Simulation. 28-30 September 2010; Washington DC, USA. [DOI:10.1109/CIMSiM.2010.24]
10. Jayalakshmi T, Santhakumaran A. A Novel Classification Method for Diagnosis of Diabetes Mellitus Using Artificial Neural Networks. Paper presented at 2010 International Conference on Data Storage and Data Engineering (DSDE). 9-10 February 2010; Bangalore, India. [DOI:10.1109/DSDE.2010.58]
11. Han J, Pei J, Kamber M. Data Mining: Concepts and Techniques. Amsterdam: Elsevier; 2011. https://www.elsevier.com/books/data-mining-concepts-and-techniques/han/978-0-12-381479-1
12. Bellazzi R, Zupan B. Predictive Data Mining in Clinical Medicine: Current Issues and Guidelines. International Journal of Medical Informatics. 2008; 77(2):81-97. [DOI:10.1016/j.ijmedinf.2006.11.006] [PMID]
13. Delen D, Walker G, Kadam A. Predicting Breast Cancer Survivability: A Comparison of Three Data Mining Methods. Artificial Intelligence in Medicine. 2005; 34(2):113-27. [DOI:10.1016/j.artmed.2004.07.002] [PMID]
14. Khan FS, Anwer RM, Torgersson O, Falkman G. Data Mining in Oral Medicine Using Decision Trees. World Academy of Science, Engineering and Technology. 2008; 37(1):225-230. [DOI:10.5281/zenodo.1335258]
15. Soni J, Ansari U, Sharma D, Soni S. Predictive Data Mining for Medical Diagnosis: An Overview of Heart Disease Prediction. International Journal of Computer Applications. 2011; 17(8):43-8. [DOI:10.5120/2237-2860]
16. Stoia M, Kurtanjek Z, Oancea S. Reliability of a Decision‐Tree Model in Predicting Occupational Lead Poisoning in a Group of Highly Exposed Workers. American Journal of Industrial Medicine. 2016; 59(7):575-582. [DOI:10.1002/ajim.22589] [PMID]
17. Ameri H, Alizadeh S, Barzegari A. Identification of Influencing Factors for Heart Attack in Diabetic Patients Using C & R Algorithm. Daneshvar Medicine. 2014; 21(112):71-82. http://daneshvarmed.shahed.ac.ir/article-۱-۱۰۰۴-fa.html
18. Ameri H, Alizade S, Barzegari A. Knowledge Extraction of Diabetics' Data by Decision Tree Method. Journal of Health Management. 2013; 16(53):58-72. http://jha.iums.ac.ir/article-1-1351-en.html
19. Choi YH, Kim K. Noise-Induced Hearing Loss in Korean Workers: Co-Exposure to Organic Solvents and Heavy Metals in Nationwide Industries. PloS One. 2014; 9(5):e97538. [DOI:10.1371/journal.pone.0097538] [PMID] [PMCID]
20. Yang AM, Cheng N, Pu HQ, Liu SM, Li JS, Bassig BA, et al. Metal Exposure and Risk of Diabetes and Prediabetes Among Chinese Occupational Workers. Biomedical and Environmental Sciences. 2015; 28(12):875-883. [DOI:10.3967/bes2015.121]
21. Wong TW, Wong AH. A Review of Statutory Medical Examinations in Asian‐Pacific Countries. American Journal of Industrial Medicine. 2011; 54(1):78-88. [DOI:10.1002/ajim.20897] [PMID]
22. ShafiZadeh S, Rezayee E, Hasanpour M. Evaluation of Occupational Health Monitoring Results Separated With Gender, Age and Occupational Groups in NEZAJA Hospital, Isfahan. Journal of Nurse and Physician Within War. 2017; 4(13):169-177. http://npwjm.ajaums.ac.ir/article-1-378-fa.html
23. Rafeemanesh E, Lotfi H, Taheri R, Rahimpour F. The Role of Occupational Examinations in Early Diagnosis of Diseases of Workers. Iran Occupational Health. 2013; 10 (3):12-19. http://ioh.iums.ac.ir/article-1-717-en.html
24. Stiglic G, Kocbek S, Pernek I, Kokol P. Comprehensive Decision Tree Models in Bioinformatics. PloS One. 2012; 7(3):e33812. [DOI:10.1371/journal.pone.0033812] [PMID] [PMCID]
25. Hothorn T, Hornik K, Zeileis A. Unbiased Recursive Partitioning: A Conditional Inference Framework. Journal of Computational and Graphical Statistics. 2006; 15(3):651-674. [DOI:10.1198/106186006X133933]
26. Phua L, Smith K, Gayler R. A Comprehensive Survey of Data Mining-Based Fraud Detection Research. Clayton School of Information Technology. 2015; 77(2):81-97. [DOI:10.1016/j.chb.2012.01.002]
27. Pourzarea G, Attarchi M, Valirad F, Mohammadi S. The Effect of Simultaneous Exposure to Organic Solvents and Noise on High Frequency Hearing Loss in Tire Manufacturing Company Workers. Tibbi-i Kar Journal. 2016; 8(2):72-80. http://tkj.ssu.ac.ir/article-1-621-fa.html
28. Rachiotis G, Alexopoulos C, Drivas, S. Occupational Exposure to Noise, and Hearing Function Among Electro Production Workers. Auris Nasus Larynx. 2006; 33(4):381-385. [DOI:10.1016/j.anl.2006.03.008] [PMID]
29. .Loukzadeh Z, Zare Mirakabad Z, Mahnam M, Hashemi S. Evaluation of Hearing Status of Yazd Railway's Train Drivers in 2011. Tibbi-i Kar Journal. 2013; 5(1):8-15. http://tkj.ssu.ac.ir/article-1-312-en.html
30. Ghorbani Shahna F. ٍNoise Induced Hearing Loss and Its Relationship With Dose and Exposure Length. The Journal of Qazvin University of Medical Sciences. 2006; 10(1):84-88. http://journal.qums.ac.ir/article-1-194-fa.html
31. Berjis N, Soheilipoor S, Poorabdian S, Akbari S. Evaluating the Relative Frequency or Hearing Loss on Heavy Vehicles Drivers. Journal of Isfahan Medical School. 2019; 28(120): 1471-1476. http://jims.mui.ac.ir/index.php/jims/article/view/821
32. Bakhshian Shahrbabaki S, Nasirpour F, Saber Siahpous S. Hearing Loss Assessment of Welders Who Referred to Health Center of Fardis. Aristotle University Medical Journal. 2018; 7(1):9-14. URL: http://aums.abzums.ac.ir/article-1-715-en.html [DOI:10.29252/aums.7.1.9]
33. Palmer KT, Griffin MJ, Syddall HE, Coggon D. Cigarette Smoking, Occupational Exposure to Noise, and Self Reported Hearing Difficulties. Occupational and Environmental Medicine. 2004; 61(4):340-4. http://dx.doi.org/10.1136/oem.2003.009183 [DOI:10.1136/oem.2003.009183] [PMID] [PMCID]
34. Farhadian M, Aliabadi M, Shahidi R. Risk Assessment of Influence Factors on Occupational Hearing Loss in Noise-Exposed Workers in Typical Metal Industry. Journal of Occupational Hygiene Engineering. 2014; 1(3):37-44. http://johe.umsha.ac.ir/article-1-79-en.html
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA



XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Soleimanfar E, Navabakhsh M, Sebt M V. Identification of Patterns and Factors Affecting the Health of Employees Based on Datamining of Occupational Examinations with the Purpose of Promoting Occupational Health. Iran J Health Educ Health Promot 2019; 7 (3) :295-305
URL: http://journal.ihepsa.ir/article-1-1147-fa.html

سلیمان فر احسان، نوابخش مهرزاد، سبط محمد وحید. شناسایی الگوها و عوامل مؤثر بر سلامت کارکنان مبتنی بر داده‌کاوی معاینات طب کار با هدف ارتقای سلامت شغلی. آموزش بهداشت و ارتقای سلامت. 1398; 7 (3) :295-305

URL: http://journal.ihepsa.ir/article-1-1147-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 7، شماره 3 - ( پاییز 1398 ) برگشت به فهرست نسخه ها
فصلنامه آموزش بهداشت و ارتقاء سلامت ایران Iranian Journal of Health Education and Health Promotion
Persian site map - English site map - Created in 0.06 seconds with 39 queries by YEKTAWEB 4645