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Enregistrement W2000100667 · doi:10.1155/2014/609369

Effect of Wheelchair Frame Material on Users’ Mechanical Work and Transmitted Vibration

2014· article· en· W2000100667 sur OpenAlexafffund
Félix Chénier, Rachid Aïssaoui

Notice bibliographique

RevueBioMed Research International · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEffects of Vibration on Health
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalInstitut de Readaptation Gingras Lindsay de MontrealÉcole de Technologie SupérieureCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésWheelchairAlgorithmComputer scienceMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wheelchair propulsion exposes the user to a high risk of shoulder injury and to whole-body vibration that exceeds recommendations of ISO 2631-1:1997. Reducing the mechanical work required to travel a given distance (WN-WPM, weight-normalized work-per-meter) can help reduce the risk of shoulder injury, while reducing the vibration transmissibility (VT) of the wheelchair frame can reduce whole-body vibration. New materials such as titanium and carbon are used in today's wheelchairs and are advertised to improve both parameters, but current knowledge on this matter is limited. In this study, WN-WPM and VT were measured simultaneously and compared between six folding wheelchairs (1 titanium, 1 carbon, and 4 aluminium). Ten able-bodied users propelled the six wheelchairs on three ground surfaces. Although no significant difference of WN-WPM was found between wheelchairs (P < 0.1), significant differences of VT were found (P < 0.05). The carbon wheelchair had the lowest VT. Contrarily to current belief, the titanium wheelchair VT was similar to aluminium wheelchairs. A negative correlation between VT and WN-WPM was found, which means that reducing VT may be at the expense of increasing WN-WPM. Based on our results, use of carbon in wheelchair construction seems promising to reduce VT without increasing WN-WPM.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,374

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,369 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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