Physiological Effects of Night Vision Goggle Counterweights on Neck Musculature of Military Helicopter Pilots
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Increased helmet-mounted mass and specific neck postures have been found to be a cause of increased muscular activity and stress. However, pilots who use night vision goggles (NVG) frequently use counterweight (CW) equipment such as a lead mass that is attached to the back of the flight helmet to provide balance to counter the weight of the NVG equipment mounted to the front of the flight helmet. It is proposed that this alleviates this stress. However, no study has yet investigated the physiological effects of CW during an extended period of time during which the pilots performed normal operational tasks. METHODS: Thirty-one Canadian Forces pilots were monitored on consecutive days during a day and a NVG mission in a CH-146 flight simulator. Near infrared spectroscopy probes were attached bilaterally to the trapezius muscles and hemodynamics, i.e., total oxygenation index, total hemoglobin, oxyhemoglobin, and deoxyhemoglobin, were monitored for the duration of the mission. Pilots either wore CW (n = 25) or did not wear counterweights (nCW, n = 6) as per their usual operational practice. RESULTS: Levene's statistical tests were conducted to test for homogeneity and only total oxygenation index returned a significant result (p < or = 0.05). For the near infrared spectroscopy variables, significant differences were found to exist between CW and nCW pilots for total hemoglobin, deoxyhemoglobin, and oxyhemoglobin during NVG flights. The CW pilots displayed less metabolic and hemodynamic stress during simulated missions as compared to the nCW pilots. CONCLUSION: The results of this study would suggest that the use of CW equipment during NVG missions in military helicopter pilots does minimize the metabolic and hemodynamic responses of the trapezius muscles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».