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.
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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) | 0,002 | 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 ».