Comparison of trunk muscle forces, spinal loads and stability estimated by one stability- and three EMG-assisted optimization approaches
Notice bibliographique
Résumé
Various hybrid EMG-assisted optimization (EMGAO) approaches are commonly used to estimate muscle forces and joint loads of human musculoskeletal systems. Use of EMG data and optimization enables the EMGAO models to account for inter- and intra-individual variations in muscle recruitments while satisfying equilibrium requirements. Due to implications in ergonomics/prevention and rehabilitation/treatment managements of low-back disorders, there is a need to evaluate existing approaches. The present study aimed to compare predictions of three different EMGAO and one stability-based optimization (OPT) approaches for trunk muscle forces, spinal loads, and stability. Identical measured kinematics/EMG data and anatomical model were used in all approaches when simulating several sagittally symmetric static activities. Results indicated substantial inter-model differences in predicted muscle forces (up to 123% and 90% for total muscle forces in tasks with upright and flexed postures, respectively) and spinal loads (up to 74% and 78% for compression loads in upright and flexed postures, respectively). Results of EMGAO models markedly varied depending on the manner in which correction (gain) factors were introduced. Large range of gain values (from ∼0.47 to 41) was estimated in each model. While EMGAO methods predicted an unstable spine for some tasks, OPT predicted, as intended, either a meta-stable or stable states in all simulated tasks. An unrealistic unstable state of the spine predicted by EMGAO methods for some of the simulated tasks (which are in reality stable) could be an indication of the shortcoming of these models in proper prediction of muscle forces.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».