Современные методы физиолого-эргономической оценки рабочей позы врачей-хирургов
https://doi.org/10.31089/1026-9428-2025-65-12-815-822
EDN: onqfvm
Аннотация
Работа врачей-хирургов относится к наиболее трудоёмким и ответственным сферам человеческой деятельности. Основной элемент профессии — операционная деятельность, характеризующаяся высокой физической, умственной и социальной нагрузкой. Важной особенностью труда врача-хирурга является длительное пребывание в вынужденной рабочей позе, которая, по современным данным, способствует развитию заболеваний опорно-двигательного аппарата и нервной системы, таких как остеохондроз, плече-лопаточный периартроз и туннельные синдромы. Такие заболевания могут быть причиной нетрудоспособности, снижения качества жизни, сокращения продолжительности карьеры и ухудшения качества хирургической помощи. Несмотря на важность проблемы, общепринятые методы оценки рабочей позы врачей-хирургов остаются недостаточно точными и комплексными, что ограничивает возможности для разработки эффективных профилактических мер.
Проведён обзор литературы с целью обобщения и анализа современных методов физиолого-эргономической оценки рабочей позы на примере врачей-хирургов. Поиск публикаций осуществлён с использованием библиографических баз данных Scopus, MedLine, Web of Science, PubMed, The Cochrane Library, РИНЦ, Cyberleninka.
Представленные данные свидетельствуют о высокой распространённости заболеваний опорно-двигательного аппарата среди хирургов, связанных с длительным пребыванием в вынужденных позах высокого риска, статическими нагрузками и неоптимальной организацией рабочего пространства. Современные методы физиолого-эргономической оценки рабочей позы включают полупрямые методы наблюдения, основанные на визуальном анализе и балльной оценке по стандартизированным шкалам, обеспечивают эффективную экспресс-диагностику эргономического риска. Однако эти подходы не позволяют отслеживать динамику нагрузки на нервно-мышечный аппарат в реальном времени. Прямые методы, основанные на применении инерциальных измерительных устройств и беспроводной поверхностной электромиографии, позволяют проводить объективный высокоточный мониторинг рабочей позы в динамике. Обеспечивают регистрацию кинематических параметров (углов сгибания, разгибания и отклонения сегментов тела), количественную оценку мышечной активности (по изменению амплитудных и частотных характеристик сигнала) и хронометраж времени пребывания в вынужденных позах, что позволяет стратифицировать эргономический риск и выявлять критические паттерны движения. В перспективе комплексный подход к оценке и оптимизации рабочей позы врачей-хирургов на основании сочетания субъективных и объективных методов позволит не только улучшить состояние здоровья и качество жизни врачей-хирургов, но и может повысить эффективность и безопасность хирургических вмешательств.
Финансирование. Работа выполнена в рамках средств, выделяемых для выполнения государственного задания ФГБНУ «Восточно-Сибирский институт медико-экологических исследований».
Конфликт интересов. Автор заявляет об отсутствии конфликта интересов.
Дата поступления: 22.10.2025 / Дата принятия к печати: 24.11.2025 / Дата публикации: 20.12.2025
Об авторе
Анатолий Эдуардович БудаевРоссия
Аспирант, ФГБНУ «Восточно-Сибирский институт медико-экологических исследований», врач‑нейрохирург, ОАГУЗ «Ангарская городская больница».
e-mail: tolxxx1989@gmail.com
Список литературы
1. Турсунбекова А.С. Гигиеническая оценка показателей напряжённости труда врачей хирургов в НХЦ им. М.М. Мамакеева. Евразийский Союз Учёных. 2014; 8: 6. https://elibrary.ru/xgxpzr
2. Epstein S., Sparer E.H., Tran B.N., Ruan Q.Z., Dennerlein J.T., Singhal D., et al. Prevalence of Work-Related Musculoskeletal Disorders Among Surgeons and Interventionalists: A Systematic Review and Meta-analysis. JAMA Surg. 2018; 153(2): e174947. https://doi.org/10.1001/jamasurg.2017.4947
3. Swank K.R., Furness J.E., Baker E., Gehrke C.K., Rohde R. A Survey of Musculoskeletal Disorders in the Orthopaedic Surgeon: Identifying Injuries, Exacerbating Workplace Factors, and Treatment Patterns in the Orthopaedic Community. J. Am. Acad. Orthop. Surg. Glob. Res. Rev. 2021; 6(5): e20.00244. https://doi.org/10.5435/JAAOSGlobal-D-20-00244
4. Косарев В.В., Бабанов С.А. Профессиональные заболевания медицинских работников. М.: ИНФРА-М; 2023.
5. Catanzarite T., Tan-Kim J., Whitcomb E.L., Menefee S. Ergonomics in Surgery: A Review. Female Pelvic Med. Reconstr. Surg. 2018; 24(1): 1–12. https://doi.org/10.1097/SPV.0000000000000456
6. Alaqeel M., Tanzer M. Improving ergonomics in the operating room for orthopaedic surgeons in order to reduce work-related musculoskeletal injuries. Ann. Med. Surg. (Lond). 2020; 56: 133–138. https://doi.org/10.1016/j.amsu.2020.06.020
7. Morrison J.J., Jiao A., Robinson S., Jahangiri Y., Kaufman J.A. Prevalence of Musculoskeletal Symptoms in Interventional Radiologists. J. Vasc. Interv. Radiol. 2020; 31(8): 1308–1314. https://doi.org/10.1016/j.jvir.2020.02.015
8. Maxner A., Gray H., Vijendren A. A systematic review of biomechanical risk factors for the development of work-related musculoskeletal disorders in surgeons of the head and neck. Work. 2021; 69(1): 247–263. https://doi.org/10.3233/WOR-213474
9. Stucky C.H., Cromwell K.D., Voss R.K., Chiang Y.J., Woodman K., Lee J.E., et al. Surgeon symptoms, strain, and selections: systematic review and meta-analysis of surgical ergonomics. Ann. Med. Surg. (Lond). 2018; 27: 1-8. https://doi.org/10.1016/j.amsu.2017.12.013
10. Дубель Е.В., Унгуряну Т.Н. Гигиеническая оценка условий труда медицинского персонала клинических и параклинических отделений стационара. Гигиена и санитария. 2016; 95(1): 53–57. https://elibrary.ru/vosqsh https://doi.org/10.18821/0016-99002016-95-1-53-57
11. Park A., Lee G., Seagull F.J., Meenaghan N., Dexter D. Patients benefit while surgeons suffer: an impending epidemic. J. Am. Coll. Surg. 2010; 210(3): 306–313. https://doi.org/10.1016/j.jamcollsurg.2009.10.017
12. Vijendren A., Yung M. An overview of occupational hazards amongst UK otolaryngologists. Eur. Arch. Otorhinolaryngol. 2016; 273(9): 2825–2832. https://doi.org/10.1007/s00405-016-4024-3
13. Szeto G.P.Y., Ho P., Ting A.C.W., Poon J.T.C., Cheng S.W.K., Tsang R.C.C., et al. Work-related musculoskeletal symptoms in surgeons. J. Occup. Rehabil. 2009; 19: 175–184. https://doi.org/10.1007/s10926-009-9176-1
14. Tjiam I.M., Goossens R.H., Schout B.M., Koldewijn E.L., Hendrikx A.J., Muijtjens A.M., et al. Ergonomics in endourology and laparoscopy: an overview of musculoskeletal problems in urology. J. Endourol. 2014; 28: 605–611. https://doi.org/10.1089/end.2013.0654
15. Alqahtani S.M., Alzahrani M.M., Tanzer M. Adult reconstructive surgery: a high-risk profession for work-related injuries. J. Arthroplasty. 2016; 31: 1194–1198. https://doi.org/10.1016/j.arth.2015.12.025
16. Esposito C., Najmaldin A., Schier F., Yamataka A., Ferro M., Riccipetitoni G., et al. Work-related upper limb musculoskeletal disorders in pediatric minimally invasive surgery: a multicentric survey comparing laparoscopic and SILS ergonomy. Pediatr. Surg. Int. 2014; 30: 395–399. https://doi.org/10.1007/s00383-013-3437-y
17. Asadi H., Monfared S., Athanasiadis D.I., Stefanidis D., Yu D. Continuous, integrated sensors for predicting fatigue during non-repetitive work: demonstration of technique in the operating room. Ergonomics. 2021; 64: 1160–1173. https://doi.org/10.1080/00140139.2021.1909753
18. Diego-Mas J.A., Alcaide-Marzal J. Using Kinect™ sensor in observational methods for assessing postures at work. Appl. Ergon. 2014; 45: 976–985. https://doi.org/10.1016/j.apergo.2013.12.001
19. Jun D., Johnston V., McPhail S.M., O’Leary S. Are measures of postural behavior using motion sensors in seated office workers reliable? Hum. Factors. 2019; 61: 1141–1161. https://doi.org/10.1177/0018720818821273
20. Mokhlespour Esfahani M.I., Nussbaum M.A., Kong Z. Using a smart textile system for classifying occupational manual material handling tasks: evidence from lab-based simulations. Ergonomics. 2019; 62: 823–833. https://doi.org/10.1080/00140139.2019.1578419
21. Carbonaro N., Mascherini G., Bartolini I., Ringressi M.N., Taddei A., Tognetti A., et al. A wearable sensor-based platform for surgeon posture monitoring: a tool to prevent musculoskeletal disorders. Int. J. Environ. Res. Public Health. 2021; 18: 3734. https://doi.org/10.3390/ijerph18073734
22. Alberto R., Draicchio F., Varrecchia T., Silvetti A., Iavicoli S. Wearable monitoring devices for biomechanical risk assessment at work: current status and future challenges — a systematic review. Int. J. Environ. Res. Public Health. 2018; 15. https://doi.org/10.3390/ijerph15092001
23. McAtamney L., Corlett E.N. RULA: a survey method for the investigation of work-related upper limb disorders. Appl. Ergon. 1993; 24(2): 91–99. https://doi.org/10.1016/0003-6870(93)90080-s
24. Hignett S., McAtamney L. Rapid Entire Body Assessment (REBA). Appl. Ergon. 2000; 31: 201–205. https://doi.org/10.1016/S0003-6870(99)00039-3
25. Karhu O., Kansi P., Kuorinka I. Correcting working postures in industry: a practical method for analysis. Appl. Ergon. 1977; 8: 199–201. https://doi.org/10.1016/0003-6870(77)90164-8
26. Sukadarin E.H., Deros B.M., Ghani J.A., Nawi N.S.M., Ismail A.R. Postural assessment in pen-and-paper-based observational methods and their associated health effects: a review. Int. J. Occup. Saf. Ergon. 2016; 22: 389–398. https://doi.org/10.1080/10803548.2016.1156924
27. Gómez-Galán M., Pérez-Alonso J., Callejón-Ferre Á.-J., López-Martínez J. Musculoskeletal disorders: OWAS review. Ind Health. 2017; 55: 314–337. https://doi.org/10.2486/indhealth.2016-0191
28. Kee D. Systematic comparison of OWAS, RULA, and REBA based on a literature review. Int J Environ. Res. Public Health. 2022; 19: 595. https://doi.org/10.3390/ijerph19010595
29. Unver-Okan S., Acar H.H., Kaya A. Determination of work postures with different ergonomic risk assessment methods in forest nurseries. Fresenius Environ. Bull. 2017; 26: 7362–7371. https://clck.ru/3PBDww
30. Cremasco M.M., Giustetto A., Caffaro F., Colantoni A., Cavallo E., Grigolato S. Risk assessment for musculoskeletal disorders in forestry: a comparison between RULA and REBA in the manual feeding of a wood-chipper. Int. J. Environ. Res. Public Health. 2019; 16: 793. https://doi.org/10.3390/ijerph16050793
31. Matern U., Koneczny S. Safety, hazards and ergonomics in the operating room. Surg. Endosc. 2007; 21: 1965–1969. https://doi.org/10.1007/s00464-007-9396-4
32. Berguer R., Forkey D.L., Smith W.D. Ergonomic problems associated with laparoscopic surgery. Surg. Endosc. 2001; 15: 678–683. https://doi.org/10.1007/pl00009635
33. Lee G., Lee M.R., Clanton T., Sutton E., Park A.E. Ergonomic risk assessment in minimally invasive surgery: a systematic review. Surgical Endoscopy. 2008; 23(1): 182–188. https://doi.org/10.1007/s00464-008-0141-4
34. Sánchez-Margallo F.M., Sánchez-Margallo J.A. Assessment of postural ergonomics and surgical performance in laparoendoscopic single-site surgery using a handheld robotic device. Surg. Innov. 2018; 25: 208–217. https://doi.org/10.1177/1553350618759768
35. Dwyer A., Huckleby J., Kabbani M., Delano A., De Sutter M., Crawford D. Ergonomic assessment of robotic general surgeons: a pilot study. J. Robot. Surg. 2020; 14: 387–392. https://doi.org/10.1007/s11701-019-00996-1
36. Герегей А.М., Малахова И.С., Моисеев Ю.Б., Иванов И.В., Глухов Д.В. Современные методы физиолого-гигиенической и эргономической оценки средств индивидуальной защиты. Мед. труда и пром. экол. 2018. 12: 46–51. https://doi.org/10.31089/1026-9428-2018-12-46-51 https://elibrary.ru/ypxlvr
37. Madgwick S.O.H., Harrison A.J.L., Vaidyanathan R. Estimation of IMU and MARG orientation using a gradient descent algorithm. IEEE Int. Conf. Rehabil. Robot. 2011. https://doi.org/10.1109/ICORR.2011.5975346
38. Parnandi A., Uddin J., Nilsen D.M., Schambra H.M. The pragmatic classification of upper extremity motion in neurological patients: a primer. Front. Neurol. 2019; 10: 996. https://doi.org/10.3389/fneur.2019.00996
39. Shintemirov A., Taunyazov T., Omarali B., Nurbayeva A., Kim A., Bukeyev A., et al. An open-source 7-DOF wireless human arm motion-tracking system for use in robotics research. Sensors. 2020; 20: 3082. https://doi.org/10.3390/s20113082
40. Škulj G., Vrabič R., Podržaj P. A wearable IMU system for flexible teleoperation of a collaborative industrial robot. Sensors. 2021; 21: 5871. https://doi.org/10.3390/s21175871
41. Jackson M.M., et al. FIDO — facilitating interactions for dogs with occupations: wearable communication interfaces for working dogs. Pers. Ubiquit. Comput. 2015. https://doi.org/10.1007/s00779-014-0817-9
42. Khan Y., Ostfeld A.E., Lochner C.M., Pierre A., Arias A.C. Monitoring of vital signs with flexible and wearable medical devices. Adv. Mater. 2016; 28: 4373–4395. https://doi.org/10.1002/adma.201504366
43. Siddall A.G., et al. Validity of energy expenditure estimation methods during 10 days of military training. Scand. J. Med. Sci. Sports. 2019. https://doi.org/10.1111/sms.13488
44. MacEira-Elvira P., Popa T., Schmid A.C., Hummel F.C. Wearable technology in stroke rehabilitation: towards improved diagnosis and treatment of upper-limb motor impairment. J. NeuroEng Rehabil. 2019. https://doi.org/10.1186/s12984-019-0612-y
45. Sethi A., Ting J., Allen M., Clark W., Weber D. Advances in motion and electromyography based wearable technology for upper extremity function rehabilitation: a review. J. Hand. Ther. 2020; 33: 180–187. https://doi.org/10.1016/j.jht.2019.12.021
46. Huang C., Kim W., Zhang Y., Xiong S. Development and validation of a wearable inertial sensors-based automated system for assessing work-related musculoskeletal disorders in the workspace. Int. J. Environ. Res. Public Health. 2020; 17. https://doi.org/10.3390/ijerph17176050
47. Luinge H.J., Veltink P.H., Baten C.T. Ambulatory measurement of arm orientation. J. Biomech. 2007; 40: 78–85. https://doi.org/10.1016/j.jbiomech.2006.01.010
48. Tognetti A., Lorussi F., Carbonaro N., De Rossi D. Wearable goniometer and accelerometer sensory fusion for knee joint angle measurement in daily life. Sensors. 2015; 15: 28435–28455. https://doi.org/10.3390/s151128435
49. Cereatti A., Gurchiek R., Mündermann A., Fantozzi S., Horak F., Delp S., et al. ISB recommendations on the definition, estimation, and reporting of joint kinematics in human motion analysis applications using wearable inertial measurement technology. J. Biomech. 2024; 173: 112225. https://doi.org/10.1016/j.jbiomech.2024.112225
50. Meltzer A.J., Hallbeck M.S., Morrow M.M., Lowndes B.R., Davila V.J., Stone W.M., et al. Measuring ergonomic risk in operating surgeons by using wearable technology. JAMA Surg. 2020; 155: 444–446. https://doi.org/10.1001/jamasurg.2019.6384
51. Котов-Смоленский А.М., Хижникова А.Е., Клочков А.С. и др. Поверхностная ЭМГ: применимость в биомеханическом анализе движений и возможности для практической реабилитации. Физиология человека. 2021; 2: 122–134. https://doi.org/10.31857/S0131164621020041
52. Nakayashiki A., Kawaguchi T., Nakagawa A., Mochizuki F., Furukawa H., Nagai A., et al. Reducing surgeon’s physical stress in minimally invasive neurosurgery. J. Neurol. Surg. A Cent. Eur. Neurosurg. 2019; 80: 333–340. https://doi.org/10.1055/s-0038-1676622
53. Whittaker R.L., La Delfa N.J., Dickerson C.R. Algorithmically detectable directional changes in upper extremity motion indicate substantial myoelectric shoulder muscle fatigue during a repetitive manual task. Ergonomics. 2019; 62(3): 431–443. https://doi.org/10.1080/00140139.2018.1536808
54. McDonald A.C., Mulla D.M., Keir P.J. Muscular and kinematic adaptations to fatiguing repetitive upper extremity work. Applied. Ergonomics. 2019; 75: 250–256. https://doi.org/10.1016/j.apergo.2018.11.001
55. Asadi H., Monfared S., Athanasiadis D.I., Stefanidis D., Yu D. Continuous, integrated sensors for predicting fatigue during non-repetitive work: demonstration of technique in the operating room. Ergonomics. 2021; 64: 1160–1173. https://doi.org/10.1080/00140139.2021.1909753
56. Merbah J., Caré B.R., Gorce P., Gadea F., Prince F. A new approach to quantifying muscular fatigue using wearable EMG sensors during surgery: an ergonomic case study. Sensors (Basel). 2023; 23: 1686. https://doi.org/10.3390/s23031686
57. Vignais N., Bernard F., Touvenot G., Sagot J.-C. Physical risk factors identification based on body sensor network combined to videotaping. Appl Ergon. 2017; 65: 410–417. https://doi.org/10.1016/j.apergo.2017.05.003
58. Мойкин Ю.В. Роль физиологии труда в оздоровлении условий труда на современных производствах. В кн.: Теоретические, исторические и этические проблемы медицины труда. (Актовые речи ведущих учёных НИИ Медицины труда РАМН). М.: МП «МАР»; 1994: 214–30.
59. Мойкин Ю.В. Физиология труда, её успехи и задачи в условиях современного производства. Мед. труда и пром. экол. 1994; 11: 2–6.
60. Юшкова О.И., Капустина А.В., Сериков В.В., Рубцов М.Ю. Физиология трудовой деятельности в работах Ю.В. Мойкина. Мед. труда и пром. экол. 2022; 62(10): 694–699. https://elibrary.ru/hywsnb https://doi.org/10.31089/1026-9428-2022-62-10-694-699
Рецензия
Для цитирования:
Будаев А.Э. Современные методы физиолого-эргономической оценки рабочей позы врачей-хирургов. Медицина труда и промышленная экология. 2025;65(12):815-822. https://doi.org/10.31089/1026-9428-2025-65-12-815-822. EDN: onqfvm
For citation:
Budaev A.E. Modern methods of physiological and ergonomic assessment of working posture among surgeons. Russian Journal of Occupational Health and Industrial Ecology. 2025;65(12):815-822. (In Russ.) https://doi.org/10.31089/1026-9428-2025-65-12-815-822. EDN: onqfvm
JATS XML






































