Lumbar–Pelvic Coordination Is Influenced by Lifting Task Parameters
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Low back kinematics, including relative lumbar and pelvic motions, were quantified during controlled lifting tasks. OBJECTIVES: To evaluate the influence of load and lifting velocity on lumbar-pelvic (LP) coordination. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Sagittal trunk extension is achieved through the coordinated motion of the pelvis and lumbar spine. There are no data to indicate whether lifting task design influences lumbar-pelvic coordination. METHODS: Lumbar and pelvic motions were recorded from 18 healthy subjects while performing isokinetic lifting tasks of 0.1 kg and 10 kg. Coordinated motions of the pelvis (sacral spine) and low-thoracic spine were evaluated using eigenvector analyses and a ratio of lumbar and pelvic angles (L/P). RESULTS: Eigenvector models of the lumbar-pelvic coordination accurately represented empirical coordination profiles. Weight significantly influenced lumbar-pelvic coordination. Trunk extension velocity demonstrated a small but statistically significant influence on lumbar-pelvic coordination. Weight and trunk flexion angle significantly influenced lumbar/pelvic angle ratios. CONCLUSIONS: Trunk extension was achieved through simultaneous but nonlinear contributions from both the pelvis and lumbar spine throughout the range of motion. The lumbar spine accounted for 70% of the total, with increased pelvic contributions in flexed postures. Task weight increased the lumbar contribution to total trunk motion. When performing clinical evaluations of spinal kinematics, it is necessary to recognize that unloaded motions may not fully represent loaded behavior of spinal coordination.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».