웨어러블 디바이스와 경험적 베이즈 모델링을 활용하여 작업장 소음 수준과 생리적 웰빙 간의 연관성 패턴 발견

Jun 23, 2023

npj Digital Medicine 6권, 기사 번호: 5(2023) 이 기사 인용

2544 액세스

1 인용

151 알트메트릭

측정항목 세부정보

우리는 실내 환경이 개인의 웰빙에 미치는 영향을 평가하기 위해 231명의 연방 사무원을 대상으로 여러 웨어러블 장치를 사용하여 현장 연구를 수행했습니다. 과거 연구에 따르면 직장 환경은 개인의 행복과 밀접하게 연관되어 있는 것으로 나타났습니다. 소리는 스트레스와 불편함을 유발하는 가장 많이 보고된 환경 요인이므로 우리는 생리적 웰빙과의 연관성을 정량화하는 데 중점을 둡니다. 생리적 웰빙은 심박수 변이도 측정값(SDNN 및 표준화된 HF를 관찰된 결과로 사용하고 소리 수준을 입력으로 포함하는 외인성 요인)을 사용하여 경험적 베이즈 모델에서 잠재 변수로 표현됩니다. 우리는 작업장의 소음 수준이 50dBA일 때 개인의 생리적 웰빙이 최적이라는 것을 발견했습니다. 더 낮은(<50dBA) 진폭 범위와 더 높은(>50dBA) 진폭 범위에서 소음 수준이 10dBA 증가하면 생리학적 웰빙이 각각 5.4% 증가하고 1.9% 감소합니다. 나이, 체질량 지수, 고혈압, 불안, 컴퓨터 사용 집중 작업은 소리-웰빙 연관성의 이질성에 기여하는 개인 수준 요소입니다.

웰빙은 일상적인 스트레스에 대처하는 인체의 능력입니다. 평균적으로 미국 조직의 직원 10명 중 4명은 자신의 직업과 직장에서 스트레스를 받고 건강에 부정적인 영향을 미친다고 생각합니다1. 과거 연구에 따르면 직장 환경은 정신 상태, 생산성, 스트레스, 장수 등 회사원의 웰빙 지표와 밀접하게 연관되어 있는 것으로 나타났습니다2. 환경적 스트레스 요인 중 소음 수준은 다양한 건강상의 부정적인 결과에 중요한 기여자로 간주됩니다3. 세계보건기구(WHO)는 높은 소음이나 소음을 공기 질 다음으로 건강 문제를 일으키는 두 번째 주요 환경 원인으로 확인했습니다. 이는 스트레스, 관상동맥 심장 질환, 뇌졸중, 의사소통 장애, 휴식 및 수면 장애 등 건강에 심각한 영향을 미칩니다4. 과거 연구는 산업 환경과 환경 소음(예: 항공기 및 교통)에 초점을 맞추었지만, 보다 적당한 수준의 작업장 소음이 우리의 웰빙에 미치는 영향에 대한 연구는 기술 및 연구 설계 문제로 인해 부족했습니다5. 우리는 여러 웨어러블을 사용하여 실제 사무실 환경에서 대규모 자연 실험을 수행하고 설명 가능한 방법6을 개발하여 소리-웰빙 연관성을 꼼꼼하게 모델링합니다. 작업장의 소음 수준과 생리적 웰빙 사이의 연관성에 대한 통찰력을 얻음으로써 조직은 직원의 수명, 사기 및 생산성에 영향을 미치는 정보에 기초한 정책 변경을 수행할 수 있습니다.

건전한 웰빙 협회에 대해 조사하는 우리의 현재 연구는 미국 총무청(GSA)의 Wellbuild-for-Wellbeing(WB2) 프로그램의 일부입니다. 이는 작업장 환경이 백인의 웰빙에 미치는 영향을 평가하기 위한 학제간 연구 협력7입니다. 칼라 직장인. 연구 참가자들은 일상 활동을 수행하는 동안 3일 동안 두 개의 센서, 심장 및 신체 활동 모니터, 개인 환경 품질 센서 기반 장치를 착용했습니다. 혼합 효과 회귀 모델을 사용한 예비 데이터 분석에서는 소리 수준과 두 가지 심박 변이도(HRV) 측정값(SDNN 및 정규화된 HF) 사이에 중요한 곡선 연관성이 있음을 보여줍니다. 우리는 생리적 웰빙을 SDNN 및 표준화된 HF의 함수로 특성화하고 사운드 레벨 및 기타 예측 변수와의 기능적 관계를 정량화하기 위해 경험적 베이즈 모델을 개발합니다. 그런 다음 정규화 기반 방법을 사용하여 연구 참가자 간의 사운드 레벨 효과의 이질성을 분석합니다. 우리는 예측력 평가를 사용하여 여러 결과를 동시에 분석하고 효과의 이질성을 포착하는 모델링 문제를 해결하는 데 적용 가능한 대체 방법에 대해 우리의 방법을 벤치마킹합니다. 우리는 제안된 방법이 기존 방법보다 더 나은 예측 성능을 가지며 작업장 소음 수준과 생리적 웰빙 사이의 연관 패턴을 발견하는 데 필수적이라는 것을 보여줍니다. 우리의 연구는 전 세계 직장인의 복지에 영향을 미치는 정책을 알리고 웨어러블 데이터를 분석하기 위한 설명 가능한 방법에 대한 문헌에 기여할 수 있습니다.