Quantifying Tissue Loads and Spine Stability While Performing Commonly Prescribed Low Back Stabilization Exercises
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
In Brief Study Design. A quantitative biomechanical comparison of seven different lumbar spine “stabilization exercises.” Objectives. The purpose of this research was to quantify lumbar spine stability resulting from the muscle activation patterns measured when performing selected stabilization exercises. Summary of Background Data. Many exercises are termed “stabilization exercises” for the low back; however, limited attempts have been made to quantify spine stability and the resultant tissue loading. Ranking resultant stability together with spinal load is very helpful for guiding clinical decision-making and therapeutic exercise design. Methods. Eight stabilization exercises were quantified in this study. Spine kinematics, external forces, and 14 channels of torso EMG were recorded for each exercise. These data were input into a modified version of a lumbar spine model described by Cholewicki and McGill (1996) to quantify stability and L4–L5 compression. Results. A rank order of the various exercises was produced based on stability, muscle activation levels, and lumbar compression. Conclusions. Quantification of the calibrated muscle activation levels together with low back compression and resultant stability assists clinical decisions regarding the most appropriate exercise for specific patients and specific objectives. Lumbar spine stability was quantified during different stabilization exercises. Spine kinematics, external forces, and torso EMG were input into various lumbar spine models to quantify spine stability and L4–L5 compression. A rank order was produced of the various exercises based on stability, muscle activation, and L4–L5 compression.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle