オフィス環境におけるシットスタンド ワークステーションの混合方法評価

研究デザイン

この二群並行群ランダム化比較試験（RCT）の治療群には、座位・立位ワークステーション介入群（各参加者に座位・立位ワークステーションを与えた）と対照群（通常の診療）が含まれていた。

募集

- 組織レベル

2013年8月から9月にかけて、ある組織の会社員が研究チームの対象となった。 従業員の採用、シットスタンドワークステーションの設置、勤務時間中の研究連絡および研究室訪問について、11 の部門マネージャーに同意を求めました。 各部門は、さまざまなオフィス レイアウト (オープンプラン、個別のオフィス、またはその組み合わせ) を持つ 4 つの建物にまたがって配置されていました。 対象部門の従業員は主に管理スタッフでした。

- 個人レベル

研究チームからの電子メールを通じて、同意した部門の全従業員は研究の概要と参加者情報シートを受け取り、研究説明会に招待されました（部門ごとに 2 つのセッションが開催されました）。 従業員には、関心を表明するための 2 週間の猶予が与えられました。 関心のある従業員は、研究チームによって電話で所定の基準を使用して適格性についてスクリーニングされました。 包含基準が満たされた場合、書面によるインフォームドコンセントが得られ、ベースライン評価が予定されました。 参加者の選択には人種や性別による偏見はありませんでした。

グループ割り当てと介入

ベースライン評価に続いて、研究チームのメンバーの 1 人によって、ランダム化ブロック設計と乱数表を使用して参加者が治療群に割り当てられました。 部門はブロックとして機能し、部門内の参加者は個人レベルでランダムに部門に割り当てられました。 各部門内の個々の参加者の割り当ては、部門間で交互に行われました（すなわち、 介入、制御、介入、制御…）。

データ収集

ベースライン、4 週間 (介入中期)、および 8 週間 (介入終了) で、参加者のオフィスでの行動を生態学的瞬間評価 (EMA) 日記によって評価しました。 ベースラインおよび8週間では、参加者は午前中に大学の研究室に出席し、その他の記載された結果を個別に評価しました。 研究室訪問前に、参加者は最低8時間絶食し、12時間アルコール摂取を避け、24時間激しい運動を避けることが求められた。

サンプルサイズ

この研究では、少数の脱落者を考慮して、各アームあたり 25 人の参加者を募集し、各アームあたり 23 人の参加者を維持することを目的としていました。 職場の着席時間についてアーム間で 60 分/1 日 8 時間勤務の最小差を検出するために、90% の検出力 (アルファ 5%、両側検定) を達成するために、アームあたり 23 のサンプル サイズがアプリオリに選択されました (主要結果: 予想 SD) 1日あたり60分）。 血管および代謝の結果に関するデータ収集により、その後の試験で検出力を計算するための効果量の推定値が得られます。

統計分析

• データは、α レベルを p≤0.05 に設定して、社会科学統計パッケージ (SPSS) バージョン 22 (IBM、ニューヨーク、米国) を使用して分析されました。 介入効果は、共分散分析 (ANCOVA) を使用して、ベースラインから 4 週間目 (座る、立つ、歩く) と 8 週間目 (すべての結果) で比較されました。 変数変化スコア (4 週間または 8 週間マイナスベースライン) が従属変数であり、介入群 (対照 vs 介入) が独立変数でした。 すべての分析において、共変量は、ベースラインでの不均衡を制御するための変数のベースライン値でした。 人体測定学的、社会人口学的、仕事関連およびオフィス環境の特性が、すべての結果の潜在的な交絡因子としてテストされました。 結果の変化と有意な関連性 (p<0.05) が観察され、グループ間の平均差に対する影響が 20% を超えた場合、交絡因子を共変量として入力しました。 座位、立位、歩行時間の変化については、他の 2 つの行動のベースライン値が潜在的な交絡因子としてテストされましたが、グループ間の平均差に対する影響は 20% を超えませんでした。 特に明記しない限り、グループ間の変化の差に関する調整された変化スコアと 95% 信頼区間 (CI) が表示されます。 受け入れ可能性と実現可能性のデータは、中央値と四分位数として報告されます。
• データの欠落と治療意図分析 参加者の辞退、EMA 日記の紛失、または評価の実施不能により、すべての結果のデータが欠落していました。 したがって、プロトコルごとの分析が実施され、参加者はデータが欠落していた結果の分析から除外されました。 職場での座り、立ち、歩行について、感度分析として、プロトコルごとの分析と治療意図分析が比較されました。 欠損データの処理には、欠損データの割合が低いため、完全条件付き代入手法と 10 個の代入セットが使用されました。 代入は、ランダム化された 47 人の参加者全員に基づいて行われました。
• 最小重要差異分析 推論統計は、他の場所で説明されている臨床的に重要な最小差異の原則を使用して実行されました。 簡単に言うと、このアプローチは意味のある大きさに基づいて推論を行い、仮説検定と並行して推奨されます。 スプレッドシートは、結果統計、その p 値、および最小/最小重要差が入力された後、真の効果が有益であるか、些細であるか、または有害であるかの定量的および定性的な確率を計算しました。 座っている場合と立っている場合の最小の重要な違いは、1 日あたり 60 分、歩行の場合は 1 日あたり 10 分でした。 他の結果に対する最小重要差は、分布に基づく方法により、被験者間標準偏差 (SD) 0.2 のコーエンの d (グループ間の変化スコア間の標準化された差) として決定されました。 プールされたベースラインデータの SD は、介入による個人差が 8 週目の SD に影響を与える可能性を否定するために使用されました。 8 週間後の各効果について、利益、軽微、害の定量的確率、および定性的記述子が報告されます。 利益と害の確率が 5% を超える場合、影響は不明確であると解釈されます。