The dynamics of electric powered wheelchair sideways tips and falls: experimental and computational analysis of impact forces and injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To reduce the occurrence of wheelchair falls and to develop effective protection systems, we aimed to quantify sideways tip and fall dynamics of electric power wheelchairs (EPWs). We hypothesized that driving speed, curb height and angle of approach would affect impact forces and head injury risk for wheelchair riders. We further expected that fall dynamics and head injury risk would be greater for unrestrained riders compared to restrained riders. METHODS: Sideways wheelchair tip and fall dynamics were reconstructed using a remotely operated rear wheel drive EPW and a Hybrid III test dummy driving at different approach angles (5 to 63°) over an adjustable height curb (0.30 to 0.41 m) at speeds of 0.6-1.5 m/s. Rigid body dynamics models (Madymo, TASS International, Livonia, MI) were developed in parallel with the experiments to systematically study and quantify the impact forces and the sideways tip or fall of an EPW user in different driving conditions. RESULTS: Shallower approach angles (25°) (p < 0.05) and higher curbs (0.4 m) (p < 0.05) were the most significant predictors of tipping for restrained passengers. Unrestrained passengers were most affected by higher curbs (0.4 m) (p < 0.005) and fell forward from the upright wheelchair when the approach angle was 60°. Head impact forces were greater in unrestrained users (6181 ± 2372 N) than restrained users (1336 ± 827 N) (p = 0.00053). Unrestrained users had significantly greater head impact severities than restrained users (HIC = 610 ± 634 vs HIC = 29 ± 38, p = 0.00013) and several tip events resulted in HICs > 1000 (severe head injury) in unrestrained users. CONCLUSIONS: Sideways tips and forward falls from wheelchairs were most sensitive to curb height and approach angle but were not affected by driving speed. Sideways tips and falls resulted in impact forces that could result in concussions or traumatic brain injury and require injury prevention strategies. Seat belts eliminated the risk of falling from an upright chair and reduced head impact forces in sideways wheelchair tips in this study; however, their use must be considered within the ethical and legal definitions of restraints.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».