Auditory Startle Alters the Response of Human Subjects Exposed to a Single Whiplash-like Perturbation
Notice bibliographique
Résumé
In Brief Study Design. Human volunteers were exposed to a single whiplash-like perturbation. Objective. To determine how muscle and kinematic responses are affected by the superposition of a rear-end collision and loud startling noise. Summary of Background Data. Many whiplash studies use forward perturbations without reproducing the sound of a car crash. Loud sounds are known to evoke startle responses in the neck muscles and therefore could affect whiplash injuries. Methods. Sixty-five subjects (30 female, 35 male) were exposed to a single forward horizontal perturbation. Head and torso kinematics, and electromyographic activity in the sternohyoid, sternocleidomastoid, scalenus, and cervical paraspinal muscles were measured. Two awareness conditions (deceived and unaware subjects) nested in two startle conditions (with or without a 40 milliseconds, 124 dB sound) were tested. Results. Startle and gender affected the amplitude and timing of numerous kinematic and muscle variables. Awareness affected only one muscle variable. Startled individuals exhibited greater peak head and trunk accelerations, increased activity of the cervical paraspinal muscles, and a reduced head retraction and trunk angle. Conclusions. An acoustic startle alters the neck muscle and kinematic responses and may be as important as gender in the genesis of whiplash injury. Acoustic startle responses evoked by rear-end collisions may affect whiplash injury potential. Here we show that neck muscle and head/neck kinematic responses intensify when a loud startling noise and a forward perturbation are superimposed, and that startle may be as important as gender in the genesis of whiplash injury.
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 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 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 ».