在我國於103年7月施行職業安全衛生法，擴大適用範圍，涵蓋各業所有工作者外，也增列了職場健康管理相關規範，根據《職業安全衛生法》雇主須對輪班、夜間或長時間工作等異常工作負荷，雇主若未採取相關措施，經通知限期改善，屆期未改善，將可處3萬元到15萬元罰鍰，若因此導致勞工有職業病，最高可罰30萬元。
然而，國內職業安全衛生法方面並沒有一套完整對於勞工身心健康的管理系統，在缺少系統化的連結和管理，導致雇主難以掌握整體員工的身心狀況，面臨人力上的不足。因此，本研究預期藉由結合過勞問卷與智慧型裝置找到影響受試者心血管疾病或過勞的關聯性因子，作為勞工過勞警訊基準，以協助企業在有限人力及資源下，適時調整工作量、休假，藉此降低員工過勞發生機率，提升工作效率，避免非必要的罰鍰。
本研究主要目的為建立一個pilot study做為先導性研究，希望可以讓勞工運用智慧型穿戴裝置及問卷回饋的方式，進而提早預警勞工的身心狀況，使勞工能自我評估工作與身體情況，降低過勞發生機率。透過這先導性研究驗證職場勞工智慧型健康偵測方式的可行性，並做為未來相關研究的參考依據。

AD July 2014, the Executive Yuan to expand the scope of Occupational Safety and Health Act, covering all workers in all industries, but also added a new workplace health management related specifications. According to the "Occupational Safety and Health Act," employers are required to work abnormal shift, night or load such as long working hours, employers should plan and take necessary measures for safety and health of employees. If employers do not take measures to improve, fail to make improvements in deadline, will be fined 30,000 yuan to 150,000 yuan, if the worker has occupational disease leading to maximum fine 300,000 yuan.
However, in terms of domestic Occupational Safety and Health Act does not have a complete management system for physical and mental health workers. In the absence of systematic links and management, resulting in employers difficult to grasp the overall physical and mental health of employees, faced with lack of manpower on. therefore, this research to combine the questionnaire with the smart wear device to find the impact of cardiovascular disease or fatigue factors, as a labor fatigue alarm baseline to help enterprises in the lack of manpower, the timely adjustment of staff workload, leave, to reduce the incidence of employee fatigue, improve work efficiency, avoid unnecessary fines.
The main purpose of this project is to conduct pilot study, hoping to enable workers to use smart wear devices and feedback by means of questionnaires, thus early warning workers of mental and physical conditions, so that workers can self-assess the work and physical condition, Incidence of labor. This pilot study validates the feasibility of a smart health detection system for the workplace and serves as a reference for future plans.

目錄
目錄 IV
圖目錄 VII
表目錄 VIII
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機 2
1.3 研究目的 3
1.4 論文架構 4
第二章 相關研究 5
2.1 何謂過勞 5
2.2 心理壓力 6
2.3 心血管疾病風險 7
2.4 心血管疾病風險等相關研究 9
第三章 研究方法 11
3.1 整體架構 12
3.2 研究流程 13
3.3 初測 15
3.3.1 過勞量表題目 15
3.3.2 加班負荷問卷題目 16
3.3.3 醫院檢查項目 17
3.3.4 智慧型手環資料 18
3.4 初測分析 19
3.4.1 過勞量表-分數轉換 19
3.4.2 加班負荷問卷-分數轉換 22
3.4.3 心理負荷 23
3.4.4 心率分析模組 27
3.4.5 睡眠分析模組 28
3.4.6 佛萊明漢危險預估評分表分數轉換方式 31
3.4.7 分析方式 32
3.5 後測 35
3.6 後測驗證 35
3.7 評估 36
第四章 實作結果與分析 37
4.1 初測 43
4.2 初測分析 45
4.2.1 勞工主觀性資料-心理負荷 45
4.2.2 勞工客觀性資料-生理負荷 48
4.2.3 智慧型裝置心血管模型建立 49
4.2.4 分析步驟 51
4.3 後測 67
4.4 後測驗證 71
4.5 評估 76
第五章 結論與未來方向 79
5.1 結論 79
5.2 未來方向 80
參考文獻 81
附錄一 英文論文 83

圖目錄
圖 1 靜息心率與心血管疾病風險 7
圖 2 靜息心率獲取方式 8
圖 3 整體架構圖 12
圖 4 研究流程圖 13
圖 5 智慧型手環資料選用示意圖 18
圖 6 靜息心率獲取方式 27
圖 7 深淺層睡眠時間 28
圖 8 成年人(26~64歲)睡眠分數量尺 29
圖 9 迴歸分析流程 34
圖 10 初測模型效度驗證 34
圖 11 後測模型正確率驗證 35
圖 12 受測者群組比例 39
圖 13 受測者性別比例 39
圖 14 受測者年齡分布 39
圖 15 醫護人員依科別比例 40
圖 16 醫護人員依職位比例 40
圖 17 其他勞工依企業比例 41
圖 18 其他勞工依職位比例 41

表目錄
表 1 研究文獻整理表 9
表 2 預測模型方法比較表 10
表 3 個人相關過勞問卷題目彙整 15
表 4 工作相關過勞問卷題目彙整 16
表 5 加班負荷問卷題目彙整 17
表 6 心血管疾病預防篩檢項目 17
表 7 智慧型手環心率資料 18
表 8 智慧型手環睡眠資料 18
表 9 個人相關過勞問卷分數 19
表 10 工作相關過勞問卷分數 21
表 11 加班負荷問卷分數 22
表 12 過勞量表及加班分數轉換 23
表 13 過負荷量表與工時風險程度表 24
表 14 18歲以上美國全國睡眠基金會的睡眠時間建議表 29
表 15 Framingham Risk Score佛萊明漢危險預估評分表 31
表 16 WHO 十年內心血管風險程度表 31
表 17 受測者基本資料欄位名稱及相關說明 32
表 18 健康檢查資料欄位名稱及相關說明 32
表 19 智慧型穿戴式裝置資料欄位名稱及相關說明 33
表 20 問卷資料欄位名稱及相關說明 33
表 21 受測者群組比例-依不同科別/企業 38
表 22 受測者群組比例-依不同職位 38
表 23 樣本族群特性及適用性 42
表 24 過勞量表填答人數 43
表 25 加班問卷填答人數 44
表 26 第一次抽血報告數量 44
表 27 過負荷量表與工時風險程度表 45
表 28 過勞量表結果-個人相關過勞負荷 46
表 29 過勞量表結果-工作相關過勞負荷 46
表 30 工時量表-月加班負荷 47
表 31 過負荷風險(心理) 47
表 32 WHO 十年內心血管風險程度表 48
表 33 佛萊明漢危險預估風險 48
表 34 腦心血管疾病風險程度 49
表 35 受測者基本資料欄位名稱及相關說明 50
表 36 健康檢查資料欄位名稱及相關說明 50
表 37 智慧型穿戴式裝置資料欄位名稱及相關說明 50
表 38 問卷資料欄位名稱及相關說明 51
表 39 迴歸分析結果(1) 51
表 40 迴歸分析結果(2) 52
表 41 迴歸分析結果(3) 53
表 42 迴歸分析結果(4) 54
表 43 迴歸分析結果(5) 54
表 44 迴歸分析結果(6) 55
表 45 迴歸分析結果(7) 56
表 46 迴歸分析結果(8) 56
表 47 迴歸分析結果(9) 57
表 48 迴歸分析結果(10) 57
表 49 迴歸分析結果(11) 58
表 50 迴歸分析結果(12) 58
表 51 受測人員中BMI最高者 59
表 52 迴歸分析結果(13) 59
表 53 迴歸分析結果(14) 60
表 54 智慧型裝置心血管疾病風險預估模型1換算表 60
表 55 迴歸分析結果(15) 61
表 56 智慧型裝置心血管疾病風險預估模型2換算表 62
表 57 迴歸分析結果(16) 62
表 58 智慧型裝置心血管疾病風險預估模型3換算表 63
表 59 迴歸分析結果(17) 64
表 60 智慧型裝置心血管疾病風險預估模型4換算表 65
表 61 迴歸分析結果(18) 65
表 62 智慧型裝置心血管疾病風險預估模型5換算表 66
表 63 前測資料效度驗證 67
表 64 後測過勞量表填答人數 68
表 65 後測加班問卷填答人數 68
表 66 後測過負荷風險(心理) 69
表 67 後測抽血報告數量 70
表 68 後測佛萊明漢危險預估風險 70
表 69 抽血風險差異 70
表 70 第二次抽血正確率比較表 71
表 71 前後測正確率比較 71
表 72 後測資料效度驗證 72
表 73 後測資料預測結果及差異 72
表 74 模型預估結果有差異人員 73
表 75 抽血預估結果有差異人員 74
表 76 新進人員預測 74
表 77 新進人員預測結果及差異 74
表 78 心血管疾病風險迴歸模型預測正確率總表 75
表 79 心理負荷與生理負荷比較表 76
表 80 勞工健康偵測評估表 77
表 81 受測人員危害分級與面談建議 77
表 82 危害分級與面談建議總表 78

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