The effects of a simulated occupational kneeling exposure on squat mechanics and knee joint load during gait
Notice bibliographique
Résumé
Occupational kneeling is associated with an increased risk for tibiofemoral knee osteoarthritis. Forces on the knee in the kneeling posture, as well as the greater incidence of meniscus tears among workers, likely contribute to the increased risk. We hypothesise that an additional mechanism may contribute - altered neuromuscular control due to prolonged high knee flexion. Forty participants (20 male, 20 female) completed an evaluation of gait and squatting before, immediately following, and 30 min following a 30 min simulated occupational kneeling exposure. An increase in the peak external knee adduction moment and a delay in vastus medialis activation onset during walking were observed post-kneeling, as well as increased frontal plane knee motion during squatting. This was the first investigation to find changes in high flexion transitions as a result of kneeling. Greater frontal plane knee motion may increase the risk for meniscal tears, and subsequently, knee osteoarthritis. Practitioner Summary: A 30 min simulated occupational kneeling exposure resulted in small but significant gait changes. The greatest effect was on frontal plane knee movement during squatting, which is especially relevant to occupations requiring frequent kneeling/squatting. This increased motion may indicate an increased risk of injury, which supports a link to knee osteoarthritis.
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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 | 0,001 |
| 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 ».