Methodological considerations for the calculation of cumulative compression exposure of the lumbar spine: A sensitivity analysis on joint model and time standardization approaches
Notice bibliographique
Résumé
Cumulative lumbar spine loading has attracted much attention as a factor associated with the development of low back pain. While evidence supports cumulative loading to be a plausible mechanism in explaining several workplace injuries, research establishing a threshold limit value (TLV) for cumulative spine loading has been challenging. The lack of a TLV or even a trend towards harmful cumulative load values may suggest that methodological considerations are greatly influencing the results. This paper examines the impact of different joint models (single muscle equivalent, an electromyography-based third order polynomial, a modified version of the polynomial and a hybrid approach) to determine cumulative spine compression, as well as the importance of time standardization in the calculation of a daily cumulative loading dose. Findings demonstrated that the polynomial predicted cumulative compression values were 43-53% higher than those with all other models tested and the single muscle equivalent predicted loads 18% higher than loads predicted using a modified polynomial. Profound differences between modelling approaches suggest that caution should be taken when selecting a muscle model to determine cumulative spine compressive loading. Time standardized cumulative compression values were found to be 28.3% greater than non-standardized estimates, illustrating the importance of selecting a standard time frame in the calculation of cumulative spine compression.
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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 | 0,002 | 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 ».