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Enregistrement W2527167133 · doi:10.1123/jab.2015-0227

Influence of Load on Three-Dimensional Segmental Trunk Kinematics in One-Handed Lifting: A Pilot Study

2016· article· en· W2527167133 sur OpenAlexfundno aff
Juliane Müller, Steffen Müller, Josefine Stoll, M. Rector, Heiner Baur, Frank Mayer

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Biomechanics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean CommissionMcGill University
Mots-clésTrunkKinematicsLumbarRange of motionWeight-bearingAnatomyPhysical medicine and rehabilitationRotation (mathematics)MedicineMathematicsOrthodonticsGeometryPhysical therapyPhysicsSurgeryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stability of the trunk is relevant in determining trunk response to different loading in everyday tasks initiated by the limbs. Descriptions of the trunk's mechanical movement patterns in response to different loads while lifting objects are still under debate. Hence, the aim of this study was to analyze the influence of weight on 3-dimensional segmental motion of the trunk during 1-handed lifting. Ten asymptomatic subjects were included (29 ± 3 y; 1.79 ± 0.09 m; 75 ± 14 kg). Subjects lifted 3× a light and heavy load from the ground up onto a table. Three-dimensional segmental trunk motion was measured (12 markers; 3 segments: upper thoracic area [UTA], lower thoracic area [LTA], lumbar area [LA]). Outcomes were total motion amplitudes (ROM;[°]) for anterior flexion, lateral flexion, and rotation of each segment. The highest ROM was observed in the LTA segment (anterior flexion), and the smallest ROM in the UTA segment (lateral flexion). ROM differed for all planes between the 3 segments for both tasks (P < .001). There were no differences in ROM between light and heavy loads (P > .05). No interaction effects (load × segment) were observed, as ROM did not reveal differences between loading tasks. Regardless of weight, the 3 segments did reflect differences, supporting the relevance of multisegmental analysis.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil0,373

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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