Trunk and Shoulder Kinematic and Kinetic and Electromyographic Adaptations to Slope Increase during Motorized Treadmill Propulsion among Manual Wheelchair Users with a Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
The main objective was to quantify the effects of five different slopes on trunk and shoulder kinematics as well as shoulder kinetic and muscular demands during manual wheelchair (MWC) propulsion on a motorized treadmill. Eighteen participants with spinal cord injury propelled their MWC at a self-selected constant speed on a motorized treadmill set at different slopes (0°, 2.7°, 3.6°, 4.8°, and 7.1°). Trunk and upper limb movements were recorded with a motion analysis system. Net shoulder joint moments were computed with the forces applied to the handrims measured with an instrumented wheel. To quantify muscular demand, the electromyographic activity (EMG) of the pectoralis major (clavicular and sternal portions) and deltoid (anterior and posterior fibers) was recorded during the experimental tasks and normalized against maximum EMG values obtained during static contractions. Overall, forward trunk flexion and shoulder flexion increased as the slope became steeper, whereas shoulder flexion, adduction, and internal rotation moments along with the muscular demand also increased as the slope became steeper. The results confirm that forward trunk flexion and shoulder flexion movement amplitudes, along with shoulder mechanical and muscular demands, generally increase when the slope of the treadmill increases despite some similarities between the 2.7° to 3.6° and 3.6° to 4.8° slope increments.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».