Surveillance et évaluation de la posture dans les postes de travail de bureau avec intelligence artificielle

Il y a plus de 81 millions d'employés de bureau aux États-Unis. Ces employés de bureau consacrent 11,6 heures par jour à des activités sédentaires pendant la journée. Plusieurs études ont examiné les ajustements du lieu de travail pour réduire les risques pour la santé du travail de bureau sédentaire, mais il existe peu de preuves concluantes montrant que les modifications ont entraîné une diminution du risque de douleur musculo-squelettique. Il a été constaté que les interventions sur les fauteuils ergonomiques réduisaient les symptômes musculo-squelettiques, mais les preuves ne sont pas concluantes pour soutenir différents fauteuils. De même, la littérature actuelle sur les différents ajustements informatiques (c. clavier et souris) n'a pas été concluant. Lors de l'évaluation des postes de travail qui permettent à la fois la position assise et debout, une posture statique prolongée dans l'une ou l'autre position peut augmenter l'inconfort musculo-squelettique. De nombreuses interventions ergonomiques sont devenues disponibles dans le commerce, mais il existe un manque de preuves concluantes montrant que ces interventions réduisent le risque de douleur musculo-squelettique.

Les interventions les plus réussies, destinées à promouvoir la santé des travailleurs, comprennent une composante comportementale individualisée. Les travailleurs qui reçoivent une attention individualisée, ont une meilleure connaissance globale des directives ergonomiques, adoptent des postures nettement meilleures et déclarent une productivité plus élevée que leurs homologues qui reçoivent une formation de groupe ou aucune intervention. De plus, l'ajout d'invites en temps réel à une approche individualisée peut encore augmenter le succès d'une intervention, une étude indiquant que les invites peuvent avoir jusqu'à quatre fois plus d'effet sur les résultats. Enfin, il a été démontré que le fait de donner aux utilisateurs le choix de la manière dont ils mettent en œuvre les recommandations ergonomiques, la contribution aux méthodes et au moment du repérage, et la flexibilité dans l'ajustement de leur environnement de travail démontrent des améliorations significatives et durables des postures, de la productivité et du bien-être général. Cette étude fournira des informations précieuses sur le mécanisme de détection d'un poste de travail intelligent qui adaptera l'espace de travail de manière à promouvoir la productivité, la santé et le bien-être grâce à des comportements cohérents pour augmenter l'activité et améliorer la posture.

Cette étude contribuera aux connaissances existantes en :

1. Développer des méthodes de détection qui mesurent avec précision les paramètres posturaux.
2. Élaborer des lignes directrices pour la détection posturale (c. type de capteur, algorithmes appropriés pour l'analyse, placement du capteur) du tronc, du cou et des membres supérieurs des employés de bureau.
3. Comprendre les changements de position individuels et le niveau de confort connexe/associé.

En cas de succès, les résultats de cette étude peuvent être utilisés pour déterminer la posture afin de fournir en temps réel une rétroaction ergonomique fondée sur des preuves pour le lieu de travail afin de réduire le risque de douleur musculo-squelettique pour les employés de bureau.

Méthode et procédures L'objectif principal de cette étude est de valider différentes techniques d'évaluation de la posture au poste de travail de bureau et de relier ces postures à l'inconfort physique. Les données seront recueillies en prenant des informations descriptives de base sur l'âge, le sexe et l'inconfort du haut du corps à l'aide de l'échelle visuelle analogique. Les participants seront invités à organiser indépendamment le poste de travail donné de manière à travailler confortablement et à effectuer des tâches de bureau. Ensuite, les participants seront amenés à effectuer une série de modifications au poste de travail pour tester différentes postures du cou, des épaules, des bras et du tronc. Ceux-ci comprendront la rotation du cou (0-45 degrés), la flexion latérale du cou (0-45 degrés), la flexion/extension du cou (0-60 degrés), l'élévation de l'épaule et la protraction scapulaire, la flexion de l'épaule (0-120 degrés), l'abduction de l'épaule (0-90 degrés), rotation horizontale de l'épaule (0-90 degrés), flexion/extension du coude (0-145 degrés), flexion/extension du poignet (0-80 degrés), déviation ulnaire/radiale du poignet (0-20 degrés) , rotation du tronc, cyphose/lordose du tronc et flexion latérale du tronc. Les participants alterneront entre les postures lorsqu'ils ne seront plus à l'aise avec leur posture actuelle et seront observés pendant un minimum de 2 heures et un maximum de 4 heures par session. Les participants peuvent être invités à revenir pour un maximum de deux séances d'observation. Les participants signaleront toute douleur, inconfort et confort général dans chaque région du corps toutes les 10 à 15 minutes. Les participants seront informés qu'ils doivent informer le personnel de l'étude de toute augmentation de l'inconfort et les tests dans cette posture seront interrompus. Il y aura un protocole d'arrêt pour augmentation cliniquement significative de la douleur (plus de 2 points sur l'échelle visuelle analogique).

L'étude peut inclure jusqu'à 40 participants. La taille de l'échantillon a été sélectionnée pour permettre plusieurs cycles de collecte de données, car il s'agira d'une étude itérative pour tester diverses méthodes de détection de la posture. Le Kinect/électromyographie sera codé pour suivre les angles et la posture des articulations en temps réel. L'enregistrement vidéo sera analysé séparément après la séance d'observation à l'aide de l'évaluation rapide des membres supérieurs et d'algorithmes informatiques automatisés. Cette étude sera un processus itératif et les positions et postures de la caméra pourront être ajustées pour valider diverses techniques d'évaluation de la posture. Les données de la Kinect/électromyographie, de l'enregistrement vidéo, de la posture initiale prévue et de l'auto-évaluation des participants seront comparées lors de l'analyse des données.