Investigating Cervical Muscle Response and Head Kinematics During Right, Left, Frontal and Rear-Seated Perturbations
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Whiplash research has largely focused on rear collisions because they account for the majority of whiplash injuries. The purpose of this study was to evaluate the effects of 4 perturbation directions (anterior, posterior, right, and left) on muscle activity and head kinematics to provide insight into the whiplash mechanism of injury. METHODS: The effects of 4 perturbation directions induced by a parallel robotic platform, with peak acceleration of 8.50 m/s2, were analyzed on 10 subjects. Surface electromyography (EMG) measures were collected from the sternocleidomastoid (SCM), trapezius, and splenius capitus muscles. Kinematics of the head, thorax, and head relative to thorax were also measured. RESULTS: We observed stereotypic responses for kinematics and SCM EMG for the various perturbation directions; the trapezius and splenius capitus muscles showed amplitudes that were less than 5 percent maximum voluntary contraction (MVC). Rear perturbations elicited the smallest onset latencies for the SCM (30 ms) and kinematic variables and greatest linear head center of mass (COM) accelerations. Frontal perturbations resulted in an average SCM onset latency of 143 ms and demonstrated the greatest magnitude of head translations and rotations relative to the thorax. Left and right perturbations demonstrated similar kinematics and SCM onset latencies (55 and 65 ms, respectively). CONCLUSIONS: Compared to frontal, left, and right directions, rear perturbations showed smaller SCM onset latencies, greater SCM amplitudes, and larger head accelerations, relating to a greater potential for injury. We suggest that the greater contact area and stiffness of the seatback, in the posterior direction, compared to restrictions in other directions, led to increased peak head accelerations and shorter SCM onset latencies.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».