Work Helper: aplicación móvil basada en un modelo probabilístico para evaluar el riesgo de dolor lumbar ocupacional

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.47456/bjpe.v11i4.50093

Palabras clave:

Dolor lumbar, Ergonomía, Aplicación móvil

Resumen

La prevalencia de trastornos musculoesqueléticos, en particular la lumbalgia ocupacional, representa un desafío persistente para la salud pública y la productividad industrial. Este estudio tuvo como objetivo desarrollar una aplicación móvil basada en un modelo probabilístico para evaluar el riesgo de lumbalgia ocupacional. El desarrollo siguió la metodología ágil Scrum, aplicando principios de ingeniería de software orientada a servicios, con ciclos iterativos de implementación y pruebas tanto en el frontend como en el backend. Para calcular el riesgo de lumbalgia, se adoptó el modelo probabilístico propuesto por Santos y Monteiro (2020), derivado de una regresión logística múltiple con 84 trabajadores. Durante la fase de implementación, la aplicación, denominada Work Helper, demostró la capacidad de calcular los niveles de riesgo ergonómico y generar planes de acción personalizados para su mitigación. La información se presenta en informes interactivos, que incluyen la distribución de riesgos por sector, los factores clave identificados y las recomendaciones priorizadas, lo que proporciona apoyo inmediato para la toma de decisiones y el monitoreo continuo de la salud ocupacional. Este desempeño demuestra la viabilidad de integrar modelos probabilísticos en una aplicación móvil, ofreciendo un enfoque replicable que contribuye a la prevención del dolor lumbar ocupacional en diversos entornos de trabajo.

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Biografía del autor/a

  • José Welton dos Santos, Instituto Federal de Sergipe

    Soy licenciado en Análisis y Desarrollo de Sistemas y técnico en Construcción por el Instituto Federal de Educación, Ciencia y Tecnología de Sergipe (IFS). Tengo una sólida base en programación full-stack. Actualmente trabajo como Analista de Calidad de Software (QA) en DBC Company, donde participo activamente en los procesos de pruebas, automatización y aseguramiento de la calidad en proyectos de desarrollo de sistemas. Me interesa seguir formándome en áreas relacionadas con la ingeniería de software, la automatización de pruebas y las mejores prácticas de calidad, contribuyendo así al desarrollo de productos digitales más fiables e innovadores.

  • José Wendel dos Santos, Universidade Federal de Sergipe

    Máster en Ciencias de la Propiedad Intelectual e Ingeniero de Producción por la Universidad Federal de Sergipe (UFS). Técnico en Seguridad Laboral por el Instituto Federal de Sergipe (IFS). Actualmente, candidato a doctor en Ciencias de la Propiedad Intelectual en la UFS. Ha participado en proyectos de investigación vinculados al Programa Institucional de Iniciación Científica (PIBIC) y al Programa de Iniciación al Desarrollo Tecnológico y la Innovación (PIBITI), ambos de la UFS. Ha recibido becas de la Coordinación de Perfeccionamiento del Personal de Educación Superior (CAPES), del Consejo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico (CNPq) y de la Fundación de Apoyo a la Investigación y la Innovación Tecnológica del Estado de Sergipe (FAPITEC/SE). Fue miembro del Grupo de Investigación en Ingeniería de Producción (GPEP/UFS). Cuenta con publicaciones nacionales e internacionales y trabajos premiados en congresos científicos. Es revisor de revistas y organizador de eventos académicos. Posee experiencia en el campo de la Ingeniería de Producción, con especialización en biomecánica laboral y seguridad y salud en el trabajo. Realiza investigaciones en el área de Propiedad Intelectual, centrándose en la minería de datos de patentes y la modelización de tendencias tecnológicas en mercados emergentes.

  • Pedro Vieira Souza Santos, Universidade Federal de Pernambuco

    Máster en Ingeniería de Producción (UFPE). Licenciado en Ingeniería de Producción (UNIVASF), con experiencia en Logística de Distribución, Gestión de la Producción y Relaciones Internacionales, con producción científica en diversas áreas de la Ingeniería de Producción. Diplomatura en Medidas Físicas del Instituto Universitario de Tecnología de Blois - IUT / Universidad François-Rabelais (Francia - 2014). Técnico en Electromecánica del Servicio Nacional de Formación Profesional (SENAI/PE - 2010) con especialización en mecanizado y gestión del mantenimiento industrial. Colabora activamente como revisor en revistas nacionales e internacionales de Ingeniería y áreas afines. Sus intereses se centran en la Lean Manufacturing, la Optimización de Procesos de Producción y la Educación en Ingeniería de Producción. Trabaja como profesor, investigador y creador de contenido.

  • Glauco Luiz Rezende de Carvalho, Instituto Federal de Sergipe

    Glauco Luiz Rezende de Carvalho es máster en Informática por la Universidad Federal de Sergipe (2017), especialista en Desarrollo de Software por la misma universidad (2007), licenciado en Sistemas de Información por la Universidad de Tiradentes (2005) y licenciado en Formación Pedagógica en Informática (2020) por el Centro Universitario Leonardo da Vinci - UNIASSELVI. Actualmente es profesor titular en el Instituto Federal de Sergipe (IFS), Campus Aracaju, y analista de sistemas en la Fiscalía del Estado de Sergipe (MPSE). Es consultor con amplia experiencia en el sector empresarial en el ámbito de la informática, especialmente en bases de datos e inteligencia empresarial. Fue director comercial durante más de 12 años en Infracenter Soluções Corporativas Ltda, empresa de la que fue socio fundador.

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Imagen de portada que muestra a una persona con camiseta azul sujetándose la parte baja de la espalda con señal de dolor, ilustrando el tema del dolor lumbar ocupacional para el artículo ‘Work Helper: Aplicación móvil basada en un modelo probabilístico para evaluar el riesgo de dolor lumbar ocupacional.

Publicado

2025-11-17

Cómo citar

Santos, J. W. dos, Santos, J. W. dos, Santos, P. V. S., & Carvalho, G. L. R. de. (2025). Work Helper: aplicación móvil basada en un modelo probabilístico para evaluar el riesgo de dolor lumbar ocupacional. Brazilian Journal of Production Engineering, 11(4), 194-210. https://doi.org/10.47456/bjpe.v11i4.50093

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