Überwachung und Auswertung der Körperhaltung am Büroarbeitsplatz mit künstlicher Intelligenz

In den USA gibt es mehr als 81 Millionen Büroangestellte. Diese Büroangestellten verbringen tagsüber 11,6 Stunden pro Tag mit sitzenden Tätigkeiten. Mehrere Studien befassten sich mit Arbeitsplatzanpassungen, um die Gesundheitsrisiken sitzender Büroarbeit zu verringern, aber es gibt nur wenige schlüssige Beweise dafür, dass die Änderungen zu einem verringerten Risiko für Muskel-Skelett-Schmerzen führten. Es wurde festgestellt, dass ergonomische Stuhlinterventionen muskuloskelettale Symptome reduzieren, aber die Beweise für die Unterstützung verschiedener Stühle sind nicht schlüssig. Ebenso ist aktuelle Literatur zu verschiedenen Computereinstellungen (d.h. Tastatur und Maus) war nicht schlüssig. Bei der Bewertung von Arbeitsplätzen, die sowohl eine sitzende als auch eine stehende Haltung zulassen, kann eine längere statische Haltung in beiden Positionen die Beschwerden des Bewegungsapparates verstärken. Viele ergonomische Eingriffe sind kommerziell verfügbar geworden, aber es fehlt an schlüssigen Beweisen dafür, dass diese Eingriffe das Risiko für muskuloskelettale Schmerzen verringern.

Die erfolgreichsten Interventionen zur Förderung der Gesundheit der Arbeitnehmer beinhalten eine individualisierte, verhaltensbezogene Komponente. Arbeitnehmer, die individuelle Aufmerksamkeit erhalten, haben ein höheres allgemeines Bewusstsein für ergonomische Richtlinien, weisen eine deutlich bessere Körperhaltung auf und berichten von einer höheren Produktivität als ihre Kollegen, die eine Gruppenschulung oder keine Intervention erhalten. Darüber hinaus kann das Hinzufügen von Echtzeit-Prompts zu einem individualisierten Ansatz den Erfolg einer Intervention weiter steigern, wobei eine Studie zeigt, dass Prompts einen bis zu vierfachen Effekt auf die Ergebnisse haben können. Schließlich hat sich gezeigt, dass die Möglichkeit, den Benutzern die Wahl zu geben, wie sie ergonomische Empfehlungen umsetzen, Eingaben in Methoden und Timing von Hinweisen sowie Flexibilität bei der Anpassung ihrer Arbeitsumgebung vornehmen, signifikante und nachhaltige Verbesserungen der Körperhaltung, Produktivität und des allgemeinen Wohlbefindens zeigen. Diese Studie wird einen wertvollen Beitrag zum Sensormechanismus für einen intelligenten Arbeitsplatz liefern, der den Arbeitsplatz so anpasst, dass Produktivität, Gesundheit und Wohlbefinden durch konsistentes Verhalten zur Steigerung der Aktivität und Verbesserung der Körperhaltung gefördert werden.

Diese Studie wird zum bestehenden Wissen beitragen durch:

1. Entwickeln Sie Sensormethoden, die Haltungsparameter genau messen.
2. Entwickeln Sie Richtlinien für die Haltungswahrnehmung (d. h. Art des Sensors, geeignete Algorithmen zur Analyse, Platzierung des Sensors) von Rumpf, Nacken und oberen Extremitäten von Büroangestellten.
3. Verstehen Sie individuelle Positionsänderungen und das damit verbundene Komfortniveau.

Bei Erfolg können die Ergebnisse dieser Studie zur Bestimmung der Haltung verwendet werden, um evidenzbasiertes ergonomisches Echtzeit-Feedback für den Arbeitsplatz bereitzustellen, um das Risiko von Muskel-Skelett-Schmerzen für Büroangestellte zu verringern.

Methode und Verfahren Das Hauptziel dieser Studie ist es, verschiedene Techniken zur Bewertung der Körperhaltung an einem Büroarbeitsplatz zu validieren und diese Körperhaltungen mit körperlichen Beschwerden in Beziehung zu setzen. Die Daten werden gesammelt, indem grundlegende beschreibende Informationen zu Alter, Geschlecht und Oberkörperbeschwerden unter Verwendung der visuellen Analogskala erfasst werden. Die Teilnehmer werden gebeten, den gegebenen Arbeitsplatz selbstständig so einzurichten, dass sie bequem arbeiten und büroähnliche Aufgaben erledigen können. Dann werden die Teilnehmer gebeten, an einer Reihe von Änderungen an der Arbeitsstation zu arbeiten, um verschiedene Haltungen des Nackens, der Schulter, der Arme und des Rumpfes zu testen. Dazu gehören Nackenrotation (0-45 Grad), seitliche Nackenflexion (0-45 Grad), Nackenflex/Ext (0-60 Grad), Schulterheben und Schulterblattprotraktion, Schulterflex (0-120 Grad), Schulterabduktion (0-90 Grad), horizontale Schulterrotation (0-90 Grad), Ellenbogen Flex/Ext (0-145 Grad), Handgelenk Flex/Ext (0-80 Grad), Handgelenk ulnare/radiale Abweichung (0-20 Grad) , Rumpfrotation, Rumpfkyphose/Lordose und seitliche Rumpfflexion. Die Teilnehmer rotieren zwischen den Haltungen, wenn sie sich mit ihrer aktuellen Haltung unwohl fühlen, und werden für mindestens 2 Stunden und höchstens 4 Stunden pro Sitzung beobachtet. Die Teilnehmer können gebeten werden, für bis zu zwei Beobachtungssitzungen zurückzukehren. Die Teilnehmer berichten alle 10-15 Minuten über Schmerzen, Beschwerden und allgemeines Wohlbefinden in jeder Körperregion. Die Teilnehmer werden darüber informiert, dass sie das Studienpersonal über jede Zunahme der Beschwerden informieren müssen, und der Test in dieser Haltung wird beendet. Bei klinisch signifikanter Schmerzzunahme (mehr als 2 Punkte auf der visuellen Analogskala) wird ein Beendigungsprotokoll erstellt.

Die Studie kann bis zu 40 Teilnehmer umfassen. Die Stichprobengröße wurde so gewählt, dass mehrere Datenerfassungsrunden möglich sind, da dies eine iterative Studie zum Testen verschiedener Methoden zur Erfassung der Körperhaltung sein wird. Die Kinect/Elektromyographie wird codiert, um Gelenkwinkel und Körperhaltung in Echtzeit zu verfolgen. Die Videoaufzeichnung wird nach der Beobachtungssitzung mit dem Rapid Upper Limb Assessment und automatisierten Computeralgorithmen separat analysiert. Diese Studie wird ein iterativer Prozess sein und Kamerapositionen und -haltungen können angepasst werden, um verschiedene Techniken zur Haltungsbewertung zu validieren. Die Daten aus Kinect/Elektromyographie, Videoaufzeichnung, ursprünglich beabsichtigter Körperhaltung und Selbstbericht der Teilnehmer werden während der Datenanalyse verglichen.