Helicopter Cockpit Seat Side and Trapezius Muscle Metabolism with Night Vision Goggles
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Documented neck strain among military helicopter aircrew is becoming more frequent and many militaries use helicopters that provide pilots with the option of sitting in the left or right cockpit seat during missions. PURPOSE: The purpose of this study was to use near infrared spectroscopy (NIRS) to investigate the physiological changes in trapezius muscle oxygenation and blood volume during night vision goggle (NVG) flights as a function of left and right cockpit seating. METHODS: There were 25 pilots who were monitored during NVG flight simulator missions (97.7 +/- 16.1 min). Bilateral NIRS probes attached to the trapezius muscles at C7 level recorded total oxygenation index (TOI, %), total hemoglobin (tHb), oxyhemoglobin (Hbo2), and deoxyhemo-globin (HHb). RESULTS: No significant differences existed between variables for pilots seated in the right cockpit seat as compared with the pilots seated in the left cockpit seat in either trapezius muscle (pTOI = 0.72; ptHb = 0.72; pHbo2 = 0.57; pHHb = 0.21). CONCLUSION: Alternating cockpit seats on successive missions is not a means to decrease metabolic stress for helicopter pilots using NVG. This suggests that cockpit layout and location of essential instruments with respect to the horizontal and the increased head supported mass of the NVG may be important factors influencing metabolic stress of the trapezius muscle.
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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 | 0,000 | 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 ».