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Enregistrement W2095414049 · doi:10.1097/01.brs.0000146463.05288.0e

Muscle Activity, Internal Loads, and Stability of the Human Spine in Standing Postures: Combined Model and In Vivo Studies

2004· article· en· W2095414049 sur OpenAlexaff
Marwan El‐Rich, A. Shirazi‐Adl, Navid Arjmand

Notice bibliographique

RevueSpine · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinematicsTrunkMedicineLumbarBiomechanicsElectromyographyPhysical medicine and rehabilitationAnatomySimulationComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Brief Study Design. The load in active and passive spinal components as well as the stability margin in standing postures ± load in hands are studied using both computational model and in vivo studies. Objective. To investigate muscle activity, spinal loads, and system stability in standing postures. Summary of Background Data. Study of the human trunk yields a redundant system, the satisfactory solution of which remains yet to be done. Existing biomechanical models are often oversimplified or attempt to solve the problem by equilibrium of loads at only one cross section along the spine. Methods. In vivo measurements are performed to obtain kinematics (by skin markers) as input data into model and EMG activity (by surface electrodes) for validation of predictions. A thoracolumbar model, while accounting for nonlinear ligamentous properties and trunk musculature, solved the redundant active-passive system by a novel kinematics-based approach that used both the posture and gravity/external loads as input data. In both studies, neutral standing posture was considered with weights up to 380 N held in hands with arms extended close to the body either in front or on sides. Results. Predicted muscle forces were in satisfactory agreement with measured EMG activities. The activity in extensor muscles significantly increased with the load magnitude when held in front, a trend that disappeared as loads were held on sides. Abdominal muscles remained relatively silent. Large compression forces of ∼2000 N were computed in lower lumbar levels when 380 N was held in front. Coactivity in abdominal muscles markedly increased internal loads and stability margin. Conclusion. A tradeoff exists between lower loads in passive tissues (i.e., tissue risk of failure) and higher stability margins as both increase with greater muscle coactivation. Greater muscle activity observed under load held in front did not necessarily yield larger stability margin as the position of load appeared to play an important role as well. The strength of the proposed model is in realistic consideration of both passive-active structures under postures and gravity/external loads, yielding results that satisfy kinematics, equilibrium, and stability requirements in all directions along the spine. Combined computational model and in vivo studies were performed to investigate the muscle activity, internal loads, and system stability margin of the human spine in neutral standing postures under gravity ± loads carried close to the body either in front or on the sides. A novel kinematics-based approach coupled with a nonlinear finite element model was used to solve the redundant problem accounting for the passive-active synergy. Muscle forces and internal loads increased substantially as loads were carried in front and as abdominal coactivity was present. Spinal stability margin increased in the presence of coactivity but remained nearly the same as 380 N was shifted from sides to front despite much greater extensor muscle activity involved.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,850
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,298 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations150
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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