RESUMO
O processo de seleção dos métodos observacionais de avaliação do risco de LER/DORT é complexo, mas fundamental para a gestão do risco. Em Setúbal, no período de 2004 a 2005, numa empresa portuguesa da indústria automobilística, onde a avaliação do risco foi previamente efetuada, reaplicou-se o método OCRA checklist (avaliação do risco de LER/DORT ao nível dos membros superiores) em postos de trabalho (n=152) montagem final e pintura classificados de risco moderado/elevado (OCRA ?16,5). Nas situações em que se reconfirmou a presença de risco (n=71), aplicaram-se três outros métodos: RULA, SI e HAL. Registraram-se sequências em vídeo da atividade de trabalho para avaliar a validade preditiva dos métodos. Revelam-se divergências entre os métodos na classificação dos postos de trabalho de risco elevado: OCRA 34 postos; HAL 35 postos; SI 31 postos; RULA 7 postos. A análise do efeito de cada variável independente (fator de risco) nos scores finais dos métodos (regressão linear multivariada) revela distintos contributos e processos de ponderação/avaliação do risco de LER/DORT. A análise dos registros em vídeo evidencia diversas validades preditivas relativamente aos fatores de risco integrantes dos métodos aplicados. Os resultados indicam a necessidade de uma seleção do método de avaliação do risco de LER/DORT adequada a cada situação (real) de trabalho, baseada no maior conhecimento dos métodos.
The process for selecting observational methods for evaluating work-related upper limb musucloskeletal disorders (WRULMSDs) is complex, but essential to risk management. In a Portuguese automotive industry plant (Setúbal, 2004-05), where all jobs had been previously analyzed, OCRA checklist was reapplied (final assembling and painting) in workstations (n=152) classified as moderate/ high risk (score 16.5 OCRA). In all risk confirmed cases (n=71) three other methods were applied: RULA, SI, and HAL. Sequences of working activities were recorded on video to estimate the predictive validity of the methods. The results show differences in the final scores of the methods in the same workstations: OCRA reveals 34 workplaces with high risk; SI only ranked 31 positions with high risk; HAL has 35 high risk workplaces, and RULA only 7. Analysis of the effect of each independent variable (risk factor) in the final scores of the methods, based on linear regression analysis, reveals different contributions and, consequently, different ways of assessing WRULMSD risk. The video analysis also highlights different predictive validities for the risk factors in each method. These results indicate the need to select the appropriate WRULMSD risk assessment instrument adequate to each real work situation.