Peak activation of lower limb musculature during high flexion kneeling and transitional movements
Notice bibliographique
Résumé
Few studies have measured lower limb muscle activation during high knee flexion or investigated the effects of occupational safety footwear. Therefore, our understanding of injury and disease mechanisms, such as knee osteoarthritis, is limited for these high-risk postures. Peak activation was assessed in eight bilateral lower limb muscles for twelve male participants, while shod or barefoot. Transitions between standing and kneeling had peak quadriceps and tibialis anterior (TA) activations above 50% MVC. Static kneeling and simulated tasks performed when kneeling had peak TA activity above 15% MVC but below 10% MVC for remaining muscles. In three cases, peak muscle activity was significantly higher (mean 8.9% MVC) when shod. However, net compressive knee joint forces may not be significantly increased when shod. EMG should be used as a modelling input when estimating joint contact forces for these postures, considering the activation levels in the hamstrings and quadriceps muscles during transitions. Practitioner Summary: Kneeling transitional movements are used in activities of daily living and work but are linked to increased knee osteoarthritis risk. We found peak EMG activity of some lower limb muscles to be over 70% MVC during transitions and minimal influence of wearing safety footwear.
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 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 ».