A comparison of trunk biomechanics, musculoskeletal discomfort and productivity during simulated sit-stand office work
Notice bibliographique
Résumé
Sedentary office work has been shown to cause low back discomfort and potentially cause injury. Prolonged standing work has been shown to cause discomfort. The implementation of a sit-stand paradigm is hypothesised to mitigate discomfort and prevent injury induced by prolonged exposure to each posture in isolation. This study explored the potential of sit-stand to reduce discomfort and prevent injury, without adversely affecting productivity. Twenty-four participants performed simulated office work in three different conditions: sitting, standing and sit-stand. Variables measured included: perceived discomfort, L4-L5 joint loading and typing/mousing productivity. Working in a sit-stand paradigm was found to have the potential to reduce discomfort when compared to working in a sitting or standing only configuration. Sit-stand was found to be associated with reduced lumbar flexion during sitting compared to sitting only. Increasing lumbar flexion during prolonged sitting is a known injury mechanism. Therefore, sit-stand exhibited a potentially beneficial response of reduced lumbar flexion that could have the potential to prevent injury. Sit-stand had no significant effect on productivity. Practitioner Summary: This study has contributed foundational elements to guide usage recommendations for sit-stand workstations. The sit-stand paradigm can reduce discomfort; however, working in a sit-stand ratio of 15:5 min may not be the most effective ratio. More frequent posture switches may be necessary to realise the full benefit of sit-stand.
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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 | 0,002 |
| 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 ».