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Enregistrement W2312879595 · doi:10.1080/00140139.2016.1151553

Sagittal plane lumbar loading when navigating an obstacle and carrying a load

2016· article· en· W2312879595 sur OpenAlexaff
Jeevaka B. Kiriella, Carolyn J. Perry, Kara M. Hawkins, Camille J. Shanahan, William H. Gage, Anne Moore

Notice bibliographique

RevueErgonomics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSagittal planeObstacleLumbarPhysical medicine and rehabilitationBiomechanicsStructural engineeringTrunkJoint (building)OrthodonticsMedicineAnatomyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current study quantified lumbar loading while carrying an anterior load mass and navigating an obstacle. Eight healthy male participants walked down a walkway and crossed an obstacle under three randomised LOAD conditions; empty-box (2 KG), five kilogram (5 KG) and ten kilogram (10 KG). Each walk was assessed at two events: left foot mid-stance (LMS) and right toe-crossing (TC) to characterise any changes from approach to crossing. Measures of interest included: trunk pitch, L4/L5 joint moment, compression, joint anterior-posterior shear and erector spinae activation. Findings demonstrate that obstacle crossing extended posture by 50, 41, 44%, respectively for each carried load magnitude. Further, these results indicate that shear rather than compressive loading may be an important consideration during crossing due to increase by 8, 9, 22% from LMS to TC for each load magnitude tested. These results provide insight into sagittal lumbar loading when navigating an obstacle while carrying a load. Practitioner Summary: The risk of carrying while navigating obstacles on the lumbar spine is not completely understood. The forces at the lumbar spine while simultaneously carrying and obstacle crossing were analysed. Data indicate that carrying and obstacle crossing influence lumbar shear loads, thereby moderately increasing the relative risk at lumbar spine.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil0,319

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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