Spine Posture and Discomfort During Prolonged Simulated Driving With Self-Selected Lumbar Support Prominence
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We examined magnitude preference, subjective discomfort, and spine posture during prolonged simulated driving with a self-selected amount of lumbar support. BACKGROUND: The general use of lumbar supports has been associated with decreased reports of low-back pain during driving exposures; however, minimal data exist regarding occupant magnitude preference. METHOD: Participants chose between five discrete levels of lumbar support (0-4 cm). Time-varying postural and discomfort responses were then monitored throughout 2 hr of simulated driving. RESULTS: There were no significant effects of gender or time on posture. Women preferred larger amounts of support than men (3.25 cm ± 0.71 and 2.56 cm ± 0.88, respectively, p = .048). All participants exhibited significant increases (p = .003) in pelvic discomfort throughout the 2-hr trial regardless of the level of support chosen. Discomfort related to various aspects of the lumbar support increased significantly over time. Retrospectively, no participants desired a setting beyond 4 cm, and the majority of respondents indicate had they been able to change their initial selection, they would choose a setting between 2 and 3 cm. CONCLUSION: The results suggest that occupants would prefer increasing the excursion capability of automobile lumbar supports beyond 2 cm. APPLICATION: Excursion capability and adjustability of automobile lumbar supports are important features to better meet end-user preference and to reducing lumbar flexion in sitting.
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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 ».