Transmission of Force in the Lumbosacral Spine During Backward Falls
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Mathematical model, combined with and verified using human subject data. OBJECTIVE: (1) To develop and verify a lumped-parameter mathematical model for prediction of spine forces during backward falls; (2) to use this model to evaluate the effect of floor stiffness on spine forces during falls; and (3) to compare predicted impact forces with forces previously measured to fracture the spine. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Vertebral fractures are the most common osteoporotic fractures and commonly result from falls from standing height. Compliant flooring reduces the force at the ground during a backward fall from standing; however, the effect on spine forces is unknown. METHODS: A 6-df model of the body was developed and verified using data from 10 human subjects falling from standing onto 3 types of compliant floors (soft: 59 kN/m, medium: 67 kN/m, and firm: 95 kN/m). The simulated ground forces were compared with those measured experimentally. The model was also used to assess the effect of floor stiffness on spine forces at various intervertebral levels. RESULTS: There was less than 14% difference between model predictions and experimentally measured peak ground reaction forces, when averaged over all floor conditions. When compared with the rigid floor, average peak spine force attenuations of 46%, 43%, and 41% were achieved with the soft, medium, and firm floors, respectively (3.7, 3.9, 4.1 kN vs. 6.9 kN at L4/L5). Spine forces were lower than those at the ground and decreased cranially (4.9, 3.9, 3.7, 3.5 kN at the ground, L5/S1, L4/L5, and L3/L4, respectively, for the soft floor). CONCLUSION: Lowering the floor stiffness (from 400 to 59 kN/m) can attenuate peak lumbosacral spine forces in a backward fall onto the buttocks from standing by 46% (average peak from 6.9 to 3.7 kN at L4/L5) to values closer to the average tolerance of the spine to fracture (3.4 kN).
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».