Clinical tools to quantify torso flexion endurance: Normative data from student and firefighter populations
Notice bibliographique
Résumé
Given that torso muscle endurance is one of the few metrics that has been shown to be linked to having a history of back disorders together with predicting future back disorders, endurance tests for workers have been developed. While some data exists on the V-sit exercise for flexor endurance, some have specifically adopted the plank test. The primary objective of this study was to assess links between the two tests. Two data sets were collected. The first set was obtained from a convenience group of fire fighters where the plank endurance test scores, together with the Biering Sorensen test for extension endurance, were obtained over three years. The second data set was obtained from a tightly controlled cross-sectional study of university students that included scores for both flexor and extensor endurance. 620 fire fighters for the first data set and 181 university students for the second. While flexor endurance in the firefighters peaked when aged in their 40's, extensor endurance peaked in their 20's. In the study of university students, the plank scores were relatively higher than the V-sit scores in males but relatively lower than the V-sit in the females. A pearson correlation test between the paired plank and V-sit scores of each subject rendered a coefficient of r =0.34. This means that the performance on one flexor test only predicted 11% of the score in the other. ANOVA comparison of scores based on their history of having had shoulder or back troubles showed no significant link between V-sit or plank scores. The plank scores are not well correlated with the V-sit scores suggesting that the two measure different variables. Since more data exists for the V-sit, measurement of flexor endurance in occupational settings using this test probably forms a stronger link to back injury.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».