A biomechanical and physiological study of office seat and tablet device interaction

• Eric Weston^{a, b, ,} ,
• Peter Le^{a, b},
• William S. Marras^{a, b}
• ^a Spine Research Institute – Biodynamics Laboratory, The Ohio State University, Columbus, OH 43210, USA
• ^b Department of Integrated Systems Engineering, The Ohio State University, Columbus, OH 43210, USA

Received 23 March 2016, Revised 14 February 2017, Accepted 16 February 2017, Available online 27 February 2017

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http://dx.doi.org/10.1016/j.apergo.2017.02.013

Abstract：

Twenty subjects performed typing tasks on a desktop computer and touch-screen tablet in two chairs for an hour each, and the effects of chair, device, and their interactions on each dependent measure were recorded. Biomechanical measures of muscle force, spinal load, and posture were examined, while discomfort was measured via heart rate variability (HRV) and subjective reports. HRV was sensitive enough to differentiate between chair and device interactions. Biomechanically, a lack of seat back mobility forced individuals to maintain an upright seating posture with increased extensor muscle forces and increased spinal compression. Effects were exacerbated by forward flexion upon interaction with a tablet device or by slouching. Office chairs should be designed with both the human and workplace task in mind and allow for reclined postures to off-load the spine. The degree of recline should be limited, however, to prevent decreased lumbar lordosis resulting from posterior hip rotation in highly reclined postures.

Keywords: Sitting、Mobile device、Seating discomfort

1. Introduction

Working adults tend to spend anywhere between about one half to 86% of the workday seated, depending on the occupation (Jans et al., 2007; Katzmarzyk et al., 2009; Toomingas et al., 2012). Prolonged seating has also been associated with musculoskeletal disorders related to low back pain (LBP), low-level static loading of the back muscles, disc degeneration, and spine stiffness (Beach et al., 2005; Callaghan and McGill, 2001; Frymoyer et al., 1980; Hales and Bernard, 1996; Holmes et al., 2015; Marras et al., 1995; Videman and Battie, 1999; Visser and van Dieen, 2006 ).

Trends relating to prolonged seating can be attributed to the increasing computer and deskwork associated with most jobs. In 2009, Sweden estimated that 70e75% of the workforce uses computers at work (SWEA, 2010). With the advancement of technology, computing devices have become more mobile, thereby resulting in heavier use of touch-screen tablets and smartphones (Dillon, 2014). Tablet devices originally gained popularity for personal use, but have increased in popularity within the workplace over recent years. It was estimated several years ago, that by 2017, nearly one infive tablets purchased in the United States will be used for business purposes (Dillon, 2014). Survey data has also shown that those employees that already own tablet devices spend 2.1 h daily on their tablet for work purposes, accounting for 26% of their total computing time (CDW, LLC. 2012).

It is well documented in the literature that extensive computer work serves as a risk factor for musculoskeletal disorders (Brandt et al., 2004; Ijmker et al., 2007; Lassen et al., 2004; Marcus et al., 2002; Waersted et al., 2010; Wigaeus Tornqvist et al., 2009). However, due to the sudden popularity and adoption of tablets in the workplace, little research has been performed to evaluate the risks associated with prolonged tablet use in an office setting. Sitting is the most common posture adopted during tablet computer use (Shan et al., 2013), and tablet use in a seated posture is often accompanied by forward flexion of the trunk and lack of armrest use, thereby leaving the weight of the upper body unsupported and risking back pain (Sttawarz and Benedyk, 2013).

While studies have examined how postures assumed during tablet use affect the head, neck, and upper limb over short time frames (Sttawarz and Benedyk, 2013; Vasavada et al., 2015; Young et al., 2012, 2013), none have examined how extended tablet use affects loading on the lumbar spine. Additionally, there are no studies to date that examine biomechanical measures associated with tablet use over an extended period. Thus, it remains unclearhow the combined risks of prolonged seating and consistent use of both desktop computers and portable electronic devices such as touch-screen tablets might present over time.

Discomfort is also a common issue during long periods of sedentary work

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办公座椅和平板设备互动的生物力学和生理学研究

摘要：

二十名受试者分别坐在两把椅子上在台式电脑和触摸平板电脑上分别进行一小时的打字任务，并记录了椅子，装置及其相互作用对每个相关措施的影响。对肌肉力量，脊柱负荷和姿势的生物力学措施进行了检查，而不适感是通过心脏心率变异性（HRV）和主观报告测量。 HRV足够敏感以区分椅子和设备之间的相互作用。在生物力学上，缺乏座椅靠背机动性迫使个体保持直立的座椅姿势，会增加伸肌肌力和增加脊柱压迫。通过与平板电脑设备相互作用或没精打采的靠在那进行正向屈曲，效果会加剧。办公椅的设计应充分考虑到人和工作场所的要求，并允许倾斜的姿势卸载脊椎压力。然而，应该限制倾斜度，以防止在高度倾斜的姿势中后髋关节旋转引起的腰椎前凸减少。

关键词：坐姿，移动设备，座位不适

1、简介

有工作的成年人根据职业的不同往往花费约有50%到86%的时间坐在座位上，（詹氏et al.，2007；卡兹马奇克et al.，2009；toomingas et al.，2012）。长时间的坐着工作也与肌肉骨骼疾病的腰痛（LBP），相关的低静态加载的背部肌肉，椎间盘退变、脊柱僵硬（海滩et al.，2005；卡拉汉和麦吉尔，2001；弗莱莫耶et al.，1980；Hales和伯纳德，1996；福尔摩斯等，2015；马兰斯et al.，1995；videman和巴蒂，1999；他和van Dieen，2006）。

关于延长坐姿的趋势可以归因于增加电脑和案头工作最相关的岗位。2009，瑞典预计70% 到75 %的员工使用电脑工作（协会，2010）。随着技术的进步，计算设备的可移动性增强，从而导致触摸屏平板电脑和智能手机得到更加广泛的使用（狄龙，2014）。平板设备最初获得了个人使用的普及，但近年来在工作场所的知名度越来越高。据估计，从几年前到2017年，在美国购买的近1/5的平板电脑将用于商业目的（狄龙，2014）。调查数据还表明，这些已经拥有平板设备的员工出于工作目的每天在平板要花费2.1小时，占到他们总计工作时间的26%（CDW，有限责任公司2012）。

文献记载，广泛的计算机工作是引起肌肉骨骼疾病的一个危险因素（Brandt et al。，2004; Ijmker et al。，2007; Lassen et al。，2004; Marcus et al。，2002; Waersted et al。 2010; Wigaeus Tornqvist et al。，2009）。 然而，由于平板电脑在工作场所的迅速普及和采用，因而很少有研究对办公环境中长时间使用平板电脑所带来的风险进行评估。坐式是使用平板电脑所采用的最常见的姿势（Shan et al。，2013），在坐姿下使用平板电脑往往伴随着躯干的向前弯曲，缺乏扶手使用，从而使上身的重量不受支持并带来背痛的风险（Sttawarz和Benedyk，2013）。

虽然在一个短时间内，有研究探讨了平板电脑使用过程中，假定的姿势是如何影响人的头部，颈部和上肢的，（Sttawarz和Benedyk，2013; Vasavada et al。，2015; Young et al。，2012，2013），但没有研究长时间使用平板电脑是如何影响腰椎的负荷的。 此外，迄今为止还没有研究能够提出在长时间内检查与平板电脑使用相关的生物力学措施。 因此，现在仍然不清楚长时间坐着又长期使用台式电脑和便携式电子设备（如触摸屏平板电脑）所带来的风险是否可能随时间推移而出现。

长期的久坐不动也是引起不适的一个常见的问题（Michel和Helander，1994; Zhang等，1996），在人体工程学文献中通常被认为是主观因素。然而主观不适等级已被证明是受制于美学偏见（Helander，2010）等因素。此外，Le等人在汽车座椅上的研究中（2014年），表明主观评分不适之间显示高度差异和主观差异性，强调需要更客观的不适措施。使用心率变异性（HRV）作为不舒服的客观指标是人体工程学文献的新进展，值得进一步探索。在无症状的情况下，心脏不是节拍器;在自主神经系统中，在交感神经和副交感反应之间的强力通量期间，搏动搏动信号存在变化。在高应激条件或疼痛下，交感反应可能随着副交感神经反应减少而增加，从而减少搏动之间的变异性（Appelhans和Luecken，2008; Cohen等，2000; Thayer和Brosschot，2005; Thayer和Lane，2000， 2009）。由于疼痛和不适被认为是相互关联的，所以认为不适和心率变异性之间的相互作用将类似。

人们已经注意到，对于LBP无症状的个体不能很好地感知关于体位的椎间盘压力或本体感知信息从而来区分椅子设计特征（deLooze等人，2003）。来自HRV的客观不适可以获取由于组织负荷引起的生理不适的信息，这可能不会被身体感觉到。 另外，HRV可以连续地测量，而不是在实验结束时依赖于受试者的主观报告。Le和Marras（2016）最近的一项研究探讨了心率变异性（HRV），将其作为与不适相关的客观指标，以评估受试者与不同工作站（站立，栖息和休息）相互作用的不适感（Le and Marras，2016）。研究结果表明，随着时间的推移，HRV可以区分站立（高不适）和座位（低不适），并假设该措施也足够敏感可以区分不同的坐姿/任务条件。

这项研究的总体目标是检查生理和生物力学措施如何受到不同的椅子和设备（台式电脑和触摸屏平板电脑）的相互作用的影响。 我们对这项研究的假设是双重的。 首先，考虑到平板电脑使用可能随之带来躯体屈曲角度的增加，可以瞬间增大接触脊柱，我们假设在1小时的延长时间内使用触摸屏片剂和使用传统台式电脑所带来的较高的脊柱负荷相关。第二，我们假设HRV测量足够敏感可以区分椅子和设备之间的相互作用。

1. 方法

2.1方式

进行实验研究以评估与各种椅子和装置相互作用有关的生物力学和不适措施。生物力学指标均来自运动捕捉和肌电图（EMG）的收集和处理，用于生物驱动的数据，肌电图辅助脊柱模型；该模型已经被三十多年的同行评议研究所证实，并在文献中得到广泛的描述（Marras和Sommerich，1991a，1991b; Granata and Marras，1993; Granata and Marras，1995; Marras and Granata，1997; Dufour et al 2013年）。通过主观调查和客观的生理心脏心率变异性（HRV）的功能不适定量进行了量化。

2.2研究设计

使用两把不同的椅子（一个几乎直角的木椅子，预计不舒服，表示为对照椅子和手势椅子，Steelcase，Grand Rapids，MI，USA）和两个设备（运行64位Windows 7企业版的台式机，微软公司，美国华盛顿州雷德蒙德，iPad2，苹果，美国加利福尼亚州库珀蒂诺）实现了2x2重复测量设计（图1）。受试者被分配到完成打字任务期间遇到的四个条件。每个条件在每级之间的20分钟恢复期测试1小时，与Le和Marras（2016）提出的方法一致。 遇到条件的顺序在预定的平衡结构内随机化，以控制潜在的顺序效应。

2.2.1独立的措施

独立变量包括椅子，装置，椅子*装置的相互作用以及作为序数变量的时间。该条件下遇到的问题也被作为确定平衡所采取的措施的有效性的一个独立变量。

2.2.2相关措施

对三个有意思的不同的领域进行数据分析：生物力学和物理负荷，不适和认知性能。实施的脊柱模型通过调节EMG活动来估计每个试验的背阔肌（LD），直立肌（ES），腹直肌（RA），外倾斜（EO）和内倾斜（IO））的峰值肌肉力量，通过模型校准，肌肉位置和来自MRI的面积确定增益比，以及肌肉的力 - 速度和力 - 长度关系（Marras和Granata，1997）。该模型还估计从T12延伸到S1的上下脊柱水平的脊柱负荷（压缩，前/后剪切，横向剪切）。在所收集的每个试验的时间间隔内，在颈部，臀部和躯干模型内也计算出相对于每个受试者直立姿势的平均屈曲和延伸角度;这些运动学计算是通过身体段位置和通过运动捕获导出的取向之间的相对差异来驱动的。

通过使用0-10厘米连续尺度的主观VAS不适调查来测量身体19个区域的局部不适（Hawker等，2011）。通过测量频域中的HRV来量化生理不适，特别是用于低频和高频响应（LF / HF）的功率谱密度区域之间的比率。低频范围（LF，0.04-0.15Hz）的信号受自主神经系统的交感神经和副交感神经分裂的影响，而高频范围（HF，0.15-0.40Hz）的信号主要受 副交感反应（Appelhans and Luecken，2008）。 当交感神经和副交感神经分裂平衡时，LF / HF预期会在正常水平上波动，但由于LF / HF中的不适会有所增加。

使用打字速度和准确度测量来衡量认知表现。 在两个设备上，使用主题键入的总词数（GWAM）测量速度。 使用软件计算的精度百分比在计算机上测量精度。 选择用于在iPad上打字的软件不接受输入错误，所以准确性是由每个分配的打字任务所犯错误的总数来衡量的。

2.3主题

本研究从当地人口中招收了20名受试者（10名男性，10名女性）。样本容量足以检测兴趣变量的影响，功率为0.8，显着性水平（a）为0.05。 所有受试者都没有LBP症状，并且在入组前至少一年没有遇到任何肌肉骨骼损伤。参与者的平均（plusmn;SD）年龄，体重，身高和体重指数（BMI）分别为22.4plusmn;2.4岁，69.8plusmn;10.6kg，173.5plusmn;9.7cm和23.3plusmn;3.6。 该研究得到了大学机构审查委员会的批准。

2.4仪器仪表

使用具有24个红外摄像机的OptiTrack光学运动捕获系统（NaturalPoint，Corvallis，OR，USA）以100Hz的采样频率捕获运动学数据，并使用测力板（Bertec 4050A，Bertec， Worthington，OH，USA）以1000Hz的频率进行采样。使用截止频率为10Hz的四阶巴特沃斯滤波器对光数据进行滤波。使用12型neuradata采集系统（Grass Technologies，West Warwick，RI，USA）以1000Hz的采样率测量肌电图（EMG）数据。信号在30-450Hz进行带通滤波，并以60Hz进行陷波滤波。然后将信号整流，使用移动平均滤波器平滑，并且基于Dufour等人提出的技术进行归一化（2013年）。通过使用firstbeat卫士2trade;心率监测器（FirstBeat Technologies，Jyvaskyleuro;euro;，芬兰）测量HRV来量化生理不适。

2.5实验过程

通过确保测试会议在早晨开始并在傍晚结束，从而将时间效应降至最低。在每个测试阶段开始时，对受试者进行了简要的描述，介绍了主题准备过程和将要遇到的实验条件。在得到受试者同意后，将人体测量记录为生物辅助动态脊柱模型的输入。按照标准肌肉部位准备指南（Marras，1990），根据标准放置程序将表面电极应用于对腰椎模型有贡献的十处肌肉（Mirka和Marras，1993; Soderberg，1992）。根据OptiTrack运动捕获软件的41个标准放置位置，将46个运动捕捉标记放置在身体上，并将5个额外的标记放置在躯干和臀部上进行冗余，并且心率监测器也放置在直接位于身体右侧的锁骨和左侧肋骨的下方。一旦安装了所有传感器，受试者在力板上进行了一系列提升运动，以根据无最大校准程序校准脊柱模型（Dufour等，2013）。此外还要求受试者完成基线VAS不适调查。

在对每个座位进行实验之前，根据ANSI / HFES 100-2007标准（ANSI / HFES，2007），对工作站进行调整，以适应每个受试者的人体测量。受试者坐在74厘米高的标准桌子上，基本工作站参数旨在保持大腿角90度，肘屈曲90度，肘屈曲30度屈曲或伸展。允许受试者根据最舒适的姿势在手势椅上设置背部张力。显示器距离设置在50-100厘米以内，并且使用台式计算机在实验条件下将视角设置在眼睛水平以下的15至25之间。 此外，受试者被限制为仅在平板电脑输入期间以横向方向使用设备，因为键盘在此方向上的间距更接近台式计算机的间距。

一旦坐定，受试者被指示以舒适的速度开始打字。受试者在两个设备上都在其前面的屏幕上再现显示的文本;使用Typing Test TQ软件（Giletech eK，Munich，Germany）进行计算机打字，其中受试者复制文本段落，而使用MySpeeddTyping Speed Test v2.2（Giuseppe Socci，在iTunes应用程序免费访问和下载）商店），其中受试者复制单句话。这些打字任务被假设为代表基于设备的实际工作场所需求，因为台式计算机和平板电脑使用通常分别与重度和轻度的内容创建水平相关联（Muller等，2012）。姿势和打字技术是不受约束的，受试者被指示在每个小时内自然移动，以尽可能代表实际的工作场所坐姿环境;唯一的限制是受试者不能站出来。在每个小时结束时，受试者填写不适的调查，并鼓励在下一个实验条件到来之前走动来恢复。

2.6分析过程

本地化的主观不适评级是通过VAS不适调查基线并通过每种病症结束后收集得到的，使用每小时不间断收集的HRV数据测量全身不适，并使用Kubios开源软件在5分钟窗口中进行分析; 该分析软件已由Tarvainen等人进行深入描述（2014）。以每5分钟（0,5,10,15分钟等等）1分钟的增量收集EMG和运动捕获数据，以比较条件和受试者之间的时间点。 将这些数据输入到EMG辅助脊柱模型中以计算峰值肌力和脊柱负荷，并计算每一分钟内的平均关节角度。 在5分钟的窗口中也分析了计算机和平板电脑上的认知表现。

使用JMP 11.0软件（SAS Institute Inc.，Cary，NC，USA）分析处理的数据。 采用重复测量双向方差分析方法（ANOVA），其显着性水平（

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