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 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 | 0,292 | 0,449 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».