DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-68889-4
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39090219
تاريخ النشر: 2024-08-01
المؤلف: Neda Mahdavi وآخرون
الموضوع الرئيسي: أبحاث الصحة والسلامة المهنية
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة التفاعل المعقد بين عبء العمل العقلي (MWL)، التعب المهني، الاستجابات الفسيولوجية، والأداء المعرفي بين عمال المكاتب. باستخدام نماذج شبه بارامترية جماعية، شملت الدراسة 100 مشارك من عشرين مكتبًا، حيث تم تقييم MWL من خلال مؤشر عبء العمل لمهمة ناسا (NASA-TLX) والتعب المهني عبر النسخة الفارسية من قائمة التعب المهني السويدية. تم تسجيل مقاييس فسيولوجية رئيسية، بما في ذلك معدل ضربات القلب (HR) والتوصيل الكهربائي للجلد (ECS)، خلال نوبات العمل. كشفت النتائج عن متوسط درجة MWL قدره 66.28 ± 11.76 ودرجة تعب مهني قدرها 1.62 ± 1.07، مع ارتباطات معتدلة هامة بين الطلب العقلي (0.429) والإحباط (0.409) مع التعب الوظيفي. ومن الجدير بالذكر أنه تم تأسيس علاقات غير خطية بين MWL وHR (R² = 0.44، P < 0.001) وECS (R² = 0.45، P < 0.001)، فضلاً عن مقاييس الأداء المعرفي، مما يشير إلى أن زيادة MWL والتعب تؤثر سلبًا على النتائج الفسيولوجية والمعرفية. تخلص الدراسة إلى أن المطالب العقلية والزمنية هي عوامل رئيسية تساهم في زيادة MWL، بينما تم تحديد "التعب الوظيفي" كعنصر رئيسي من التعب المهني، على الرغم من انخفاض مستويات التعب بشكل عام بين العمال. تؤكد العلاقات غير الخطية الهامة بين MWL والمعلمات الفسيولوجية والأداء المعرفي على ضرورة أن يقوم أصحاب العمل في البيئات المعرفية ذات الطلب العالي بتنفيذ استراتيجيات تهدف إلى تقليل MWL والتعب. علاوة على ذلك، تشير النتائج إلى أنه يجب أخذ الفروق المعرفية الفردية في الاعتبار عند تكليف المهام ذات المطالب المعرفية العالية لتحسين صحة وأداء الموظفين.
الطرق
توضح قسم “المواد والطرق” تصميم التجربة والإجراءات المستخدمة في الدراسة. يتناول المواد المحددة المستخدمة، بما في ذلك أي مواد كيميائية، معدات، وعينات بيولوجية، بالإضافة إلى مصادرها وطرق تحضيرها. كما يصف القسم المنهجيات المطبقة لجمع البيانات وتحليلها، بما في ذلك أي اختبارات إحصائية أو نماذج حسابية تم استخدامها لتفسير النتائج.
علاوة على ذلك، يبرز القسم إمكانية تكرار التجارب من خلال توفير بروتوكولات واضحة والظروف التي أجريت فيها التجارب. يتضمن ذلك معلومات عن أحجام العينات، الضوابط، وأي متغيرات تم التلاعب بها أو قياسها. بشكل عام، تم تصميم الطرق لضمان أن تكون النتائج قوية ويمكن التحقق منها من خلال أبحاث لاحقة.
النتائج
في هذه الدراسة، تم الإبلاغ عن متوسط العمر، خبرة العمل (WE)، ومؤشر كتلة الجسم (BMI) لـ 100 مشارك كالتالي: 39.13 ± 6.82 سنة، 14.87 ± 7.93 سنة، و26.46 ± 3.74 كجم/م²، على التوالي. لوحظت اختلافات كبيرة في الوظيفة المعرفية والمعلمات الفسيولوجية خلال نوبة العمل، خاصة بين منتصف النوبة وبدايتها أو نهايتها. أشارت تحليلات الارتباط إلى وجود علاقة ذات دلالة إحصائية (P < 0.05) بين عبء العمل العقلي (MWL) والتعب المهني (SOFI)، بما في ذلك مقاييسه الفرعية مثل الطلب العقلي والبدني، الطلب الزمني، والإحباط. سلطت نتائج النموذج المختلط المضاف العام (GAMM) الضوء على أن الوقت، MWL، العمر، BMI، وWE أثرت بشكل كبير على المعلمات الفسيولوجية والأداء المعرفي. على سبيل المثال، أظهر معدل ضربات القلب (HR) R² معدل معدل معدل معدل 0.44، مما يشير إلى أن 44% من تباينه يمكن تفسيره بواسطة متغيرات النموذج. حدد تحليل التجميع مجموعتين من التعب (منخفض وعالي)، مع اختلافات كبيرة في أبعاد MWL، على الرغم من أن البيانات الفسيولوجية لم تختلف بشكل كبير بين هذه المجموعات. كشفت تحليل الانحدار أيضًا أن مجموعة التعب العالية أظهرت توصيلًا كهربائيًا أعلى للجلد خلال نوبة العمل، مما يشير إلى تأثير ملحوظ للتعب على الاستجابات الفسيولوجية.
المناقشة
تستكشف قسم المناقشة في هذه الدراسة العلاقات المعقدة بين عبء العمل العقلي (MWL)، التعب المهني، الاستجابات الفسيولوجية، والأداء المعرفي بين عمال المكاتب. تدعم النتائج الفرضيات التي تشير إلى أن MWL يرتبط بشكل غير خطي مع كل من الاستجابات الفسيولوجية (مثل معدل ضربات القلب والنشاط الكهربائي للجلد) والأداء المعرفي (تحديدًا زمن الاستجابة). كانت درجة MWL المتوسطة للمشاركين مرتفعة بشكل ملحوظ (66.28)، مما يشير إلى عبء معرفي كبير، بينما كانت درجة التعب المهني المتوسطة منخفضة (1.62)، مما يشير إلى أنه على الرغم من عبء العمل العالي، لم يبلغ المشاركون عن تعب شديد. يبرز هذا التباين عدم التوازن المحتمل بين المطالب المعرفية والموارد المتاحة، كما يتضح من تحليل المهام المعرفية.
كما وجدت الدراسة أن الاستجابات الفسيولوجية تختلف مع MWL، حيث أظهرت ارتباطات كبيرة ولكن غير خطية، خاصة مع معدل ضربات القلب والنشاط الكهربائي للجلد. مع زيادة MWL، أظهر معدل ضربات القلب نمط استجابة معقد، مع زيادات ملحوظة عند فترات عبء العمل المحددة، بينما زاد النشاط الكهربائي للجلد بشكل ثابت مع MWL. تتماشى هذه النتائج مع الأدبيات الموجودة التي تشير إلى أن الضغوط النفسية يمكن أن تؤدي إلى استجابات فسيولوجية متنوعة، تتأثر بالفروق الفردية في إدراك الضغط وآليات التكيف. علاوة على ذلك، لم يتبع الأداء المعرفي، كما تم قياسه من خلال أوقات الاستجابة في اختبارات الانتباه، اتجاهًا مباشرًا مع زيادة MWL، مما يشير إلى أن الأحمال العالية لا تؤدي دائمًا إلى نتائج معرفية أسوأ. بشكل عام، تؤكد النتائج على الحاجة إلى مزيد من التحقيق في التفاعلات الدقيقة بين MWL، التعب، والأداء المعرفي، خاصة في البيئات المهنية.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-68889-4
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39090219
Publication Date: 2024-08-01
Author(s): Neda Mahdavi et al.
Primary Topic: Occupational Health and Safety Research
Overview
This study investigates the complex interplay between mental workload (MWL), occupational fatigue, physiological responses, and cognitive performance among office workers. Utilizing collective semi-parametric models, the research involved 100 participants from twenty offices, assessing MWL through the NASA Task Load Index (NASA-TLX) and occupational fatigue via the Persian version of the Swedish Occupational Fatigue Inventory. Key physiological metrics, including heart rate (HR) and electrical conductivity of the skin (ECS), were recorded during work shifts. Findings revealed a mean MWL score of 66.28 ± 11.76 and an occupational fatigue score of 1.62 ± 1.07, with significant moderate correlations between mental demand (0.429) and frustration (0.409) with functional fatigue. Notably, non-linear relationships were established between MWL and HR (R² = 0.44, P < 0.001) and ECS (R² = 0.45, P < 0.001), as well as cognitive performance metrics, indicating that higher MWL and fatigue adversely affect physiological and cognitive outcomes. The study concludes that mental and temporal demands are primary contributors to elevated MWL, while "functional fatigue" is identified as a key component of occupational fatigue, despite overall low fatigue levels among workers. The significant non-linear relationships between MWL, physiological parameters, and cognitive performance underscore the necessity for employers in high-demand cognitive environments to implement strategies aimed at reducing MWL and fatigue. Furthermore, the findings suggest that individual cognitive differences should be considered when assigning tasks with high cognitive demands to optimize employee health and performance.
Methods
The “Materials and Methods” section outlines the experimental design and procedures employed in the study. It details the specific materials used, including any reagents, equipment, and biological samples, as well as their sources and preparation methods. The section also describes the methodologies applied for data collection and analysis, including any statistical tests or computational models utilized to interpret the results.
Furthermore, the section emphasizes the reproducibility of the experiments by providing clear protocols and conditions under which the experiments were conducted. This includes information on sample sizes, controls, and any variables that were manipulated or measured. Overall, the methods are designed to ensure that the findings are robust and can be validated by subsequent research.
Results
In this study, the mean age, work experience (WE), and body mass index (BMI) of 100 participants were reported as 39.13 ± 6.82 years, 14.87 ± 7.93 years, and 26.46 ± 3.74 kg/m², respectively. Significant variations in cognitive function and physiological parameters were observed during the work shift, particularly between the middle and the beginning or end. Correlation analyses indicated a statistically significant relationship (P < 0.05) between mental workload (MWL) and occupational fatigue (SOFI), including its subscales such as mental and physical demand, temporal demand, and frustration. The Generalized Additive Mixed Model (GAMM) results highlighted that time, MWL, age, BMI, and WE significantly influenced physiological parameters and cognitive performance. For instance, heart rate (HR) showed an adjusted R² of 0.44, suggesting that 44% of its variation could be explained by the model's variables. Clustering analysis identified two fatigue groups (low and high), with significant differences in MWL dimensions, although physiological data did not differ significantly between these clusters. Regression analysis further revealed that the high fatigue group exhibited higher skin electrical conductivity during the work shift, indicating a notable impact of fatigue on physiological responses.
Discussion
The discussion section of this study explores the intricate relationships between mental workload (MWL), occupational fatigue, physiological responses, and cognitive performance among office workers. The findings support the hypotheses that MWL correlates non-linearly with both physiological responses (such as heart rate and electrodermal activity) and cognitive performance (specifically reaction time). The mean MWL score of participants was notably high (66.28), indicating a significant cognitive burden, while the average occupational fatigue score was low (1.62), suggesting that despite high workload, participants did not report severe fatigue. This discrepancy highlights a potential imbalance between cognitive demands and available resources, as indicated by the cognitive task analysis.
The study also found that physiological responses varied with MWL, showing significant but non-linear correlations, particularly with heart rate and electrodermal activity. As MWL increased, heart rate exhibited a complex pattern of response, with notable increases at specific workload intervals, while electrodermal activity rose steadily with MWL. These findings align with existing literature that suggests psychological stressors can elicit varied physiological responses, influenced by individual differences in stress perception and coping mechanisms. Furthermore, cognitive performance, as measured by reaction times in attention tests, did not follow a straightforward trend with increasing MWL, indicating that higher workloads do not consistently lead to poorer cognitive outcomes. Overall, the results underscore the need for further investigation into the nuanced interactions between MWL, fatigue, and cognitive performance, particularly in occupational settings.