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Enregistrement W2030381738 · doi:10.1097/brs.0b013e3182387d71

What Occupant Kinematics and Neuromuscular Responses Tell Us About Whiplash Injury

2011· review· en· W2030381738 sur OpenAlexaff
Gunter P. Siegmund

Notice bibliographique

RevueSpine · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutomotive and Human Injury Biomechanics
Établissements canadiensAdvantage Forensics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWhiplashMedicinePhysical medicine and rehabilitationKinematicsPoison controlInjury preventionNeck musclesCrashPhysical therapyAnatomyMedical emergencyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Brief Study Design. Literature-based review. Objective. To review the published data on occupant kinematic and neuromuscular responses during low-speed impacts and analyze how these data inform our understanding of whiplash injury. Summary of Background Data. A stereotypical kinematic and neuromuscular response has been observed in human subjects exposed to rear-end impacts. Combined with various models of injury, these response data have been used to develop anti-whiplash seats that prevent whiplash injury in many, but not all, individuals exposed to a rear-end crash. Methods. Synthesis of the literature. Results. Understanding of the occupant kinematics and neuromuscular responses, combined with data from various seat-related interventions, have shown that differential motion between the superior and inferior ends of the cervical spine is responsible for many whiplash injuries. The number of whiplash injuries not prevented by current anti-whiplash seats suggests than further work remains, possibly related to designing seats that respond dynamically to the occupant and collision properties. Neck muscles alter the head and neck kinematics during the interval in which injury likely occurs, even in initially relaxed occupants. It remains unclear whether muscle activation mitigates or exacerbates whiplash injury. If muscle activation mitigates injury, then advance warning could be used to help occupant tense their muscles before impact. Alternatively, if muscle activation exacerbates whiplash injury, then a loud preimpact sound that uncouples the startle and postural components of the muscle response could reduce peak muscle activation during a whiplash exposure. Conclusion. Our improved understanding of whiplash injury has led to anti-whiplash seats that have prevented many whiplash injuries. Further work remains to optimize these and possibly other systems to further reduce the number of whiplash injuries. Detailed information of the occupant motion and muscle responses during a low-speed collision has shown that collision-induced forces and muscle-generated forces may interact to cause whiplash injury. Current anti-whiplash seats have successfully prevented many whiplash injuries, but many occupants are still injured. Improved seat designs and methods of potentially exploiting neck muscles to prevent neck injuries are discussed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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