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Enregistrement W2150440626 · doi:10.1123/jab.2013-0247

Head and Arm Positions that Elicit Maximal Voluntary Trunk Range-of-Motion Measures

2014· article· en· W2150440626 sur OpenAlexfundno aff
Alison Schinkel-Ivy, Sara Pardisnia, Janessa D.M. Drake

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Biomechanics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork University
Mots-clésTrunkRange of motionHead (geology)AnatomyPosition (finance)Motion (physics)Physical medicine and rehabilitationGeologyPhysicsGeometryOrthodonticsMathematicsMedicinePhysical therapyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Relationships have been shown between spinal motion and head and arm postures, yet there has been little standardization of the head and arm positions that elicit maximal voluntary spine angles during maximal trunk flexion, lateral bend, and axial twist. This study aimed to determine the head and arm positions that facilitated maximum voluntary range of motion in various spinal regions during these movements. Twenty-four individuals performed maximal movements in each plane with different combinations of head and arm positions (flexion and lateral bend: four combinations; axial twist: six combinations). Generally, greater angles were elicited for the upper spine regions when the head was moved in the direction of trunk motion, while the angles of the lower regions were either unaffected or greater when the head was kept in a neutral position. Arm positions also affected maximum spinal angles, in that angles were greatest when the arms were hanging to the floor (flexion), abducted to 90° (axial twist), and either hanging to the floor or crossed over the chest (lateral bend). These findings provide insight into the interplay between the spine and adjacent segments and constitute an initial attempt to develop standardized positions during maximum range-of-motion trials.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,500
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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