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Enregistrement W2330385479 · doi:10.2340/16501977-1868

Variability of vibrations produced by commercial whole-body vibration platforms

2014· article· en· W2330385479 sur OpenAlexafffund
Milad Alizadeh-Meghrazi, José Zariffa, Kei Masani, Miloš R. Popović, B. Catharine Craven

Notice bibliographique

RevueJournal of Rehabilitation Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEffects of Vibration on Health
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesToronto Rehabilitation Institute
Mots-clésVibrationAccelerometerWhole body vibrationAccelerationAcousticsMechanical vibrationPhysical medicine and rehabilitationMedicineEnvironmental scienceComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Whole body vibration has been studied in populations experiencing neuromuscular degradation, including the elderly and individuals with neurological disorders, but methodological standardization is required to clarify its therapeutic effects. The characteristics of the vibrations actually delivered by commercial platforms are rarely measured or reported. Our objective was to quantify the vibrations (frequency, amplitude and peak acceleration) produced by several commercial platforms across different settings. METHODS: Laser and accelerometer recordings were used to measure the vibrations of 7 vibration platforms. Four loads (0 kg, 45 kg, 68 kg, 91 kg) and 3 vibration frequencies were used (30 Hz, 40 Hz, 50 Hz), totaling 12 combinations. RESULTS: In all platforms, vibration amplitude and peak acceleration varied as a function of the load used (p < 0.001 in all cases). In most platforms, the actual frequency of vibration differed from the intended frequency (actual/intended ratio ranging from 0.83 to 1.19), as a function of load and frequency. These results imply that subjects of different weights could be receiving different vibrations. CONCLUSION: Investigators should characterize and report the vibrations actually delivered in their studies, in order to increase the quality of evidence in whole body vibration studies.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,715
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,307 · 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.

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

Citations20
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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