Development of a Linked Segment Model to Derive Patient Low Back Reaction Forces and Moments During High-Velocity Low-Amplitude Spinal Manipulation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this paper is to present the experimental setup, the development, and implementation of a new scalable model capable of efficiently handling data required to determine low back kinetics during high-velocity low-amplitude spinal manipulation (HVLA-SM). METHODS: The model was implemented in Visual3D software. All contact forces and moments between the patient and the external environment (2 clinician hand contact forces, 1 contact force between the patient and the treatment table), the patient upper body kinematics, and inertial properties were used as input. Spine kinetics and kinematics were determined from a single HVLA-SM applied to one healthy participant in a right side-lying posture to demonstrate the model's utility. The net applied force was used to separate the spine kinetic and kinematic time-series data from the HVLA-SM into preload as well as early and late impulse phases. RESULTS: Time-series data obtained from the HVLA-SM procedure showed that the participant's spine underwent left axial rotation, combined with extension, and a reduction in left lateral bending during the procedure. All components of the reaction force, as well as the axial twist and flexion/extension reaction moments demonstrated a sinusoidal pattern during the early and late impulse phases. During the early impulse phase, the participant's spine experienced a leftward axial twisting moment of 37.0 Nm followed by a rightward moment of -45.8 Nm. The lateral bend reaction moment exhibited a bimodal pattern during the early and late impulse phases. CONCLUSION: This model was the first attempt to directly measure all contact forces acting on the participant/patient's upper body, and integrate them with spine kinematic data to determine patient low back reaction forces and moments during HVLA-SM in a side-lying posture. Advantages of this model include the brevity of data collection (<1 hour), and adaptability for different patient anthropometries and clinician-patient contacts.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».