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Enregistrement W2774967625 · doi:10.1080/00140139.2017.1411529

The effects of a simulated occupational kneeling exposure on squat mechanics and knee joint load during gait

2017· article· en· W2774967625 sur OpenAlexafffund
Liana M. Tennant, Helen Chong, Stacey M. Acker

Notice bibliographique

RevueErgonomics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésKneelingSquatting positionMedicineOsteoarthritisKnee JointPhysical medicine and rehabilitationSquatGaitPhysical therapyRange of motionStairsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,396
Score d'incertitude au seuil0,294

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations19
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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