Multidirectional quantification of trunk stiffness and damping during unloaded natural sitting
Notice bibliographique
Résumé
Trunk instability during sitting is a major problem following neuromuscular injuries such as stroke and spinal cord injury. In order to develop new strategies for alleviating this problem, a better understanding of the intrinsic contributions of the healthy trunk to sitting control is needed. As such, this study set out to propose and validate a novel methodology for determining multidirectional trunk stiffness during sitting using randomized transient perturbations. Fifteen healthy individuals sitting naturally on a custom-made seat were randomly perturbed in eight horizontal directions. Trunk stiffness and damping were quantified using force and trunk kinematics in combination with translational and torsional models of a mass-spring-damper system. The results indicate that stiffness and damping of the healthy trunk are roughly symmetrical between the two body sides. Moreover, both quantities are smallest in the anterior and largest in the lateral directions. In conclusion, a novel protocol for identifying intrinsic trunk stiffness and damping has been developed, eliminating anticipation effects with respect to perturbation timing and direction. Subsequent studies will use these findings as a reference not only for quantifying trunk stiffness and damping in individuals with various neuromuscular disorders, but also for assessing whether neuroprostheses could increase upper body stiffness and, hence, stability.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».