A Laboratory Study on Effects of Cycling Helmet Fit on Biomechanical Measures Associated With Head and Neck Injury and Dynamic Helmet Retention
Notice bibliographique
Résumé
There is a scant biomechanical literature that tests, in a laboratory setting, whether or not determinants of helmet fit affect biomechanical parameters associated with injury. Using conventional cycling helmets and repeatable models of the human head and neck, integrated into a guided drop impact experiment at speeds up to 6 m/s, this study tests the hypothesis that fit affects head kinematics, neck kinetics, and the extent to which the helmet moves relative to the underlying head (an indicator of helmet positional stability). While there were a small subset of cases where head kinematics were statistically significantly altered by fit, when viewed as a whole our measures of head kinematics suggest that fit does not systematically alter kinematics of the head secondary to impact. Similarly, when viewed as a whole, our data suggest that fit does not systematically alter resultant neck compression and resultant moment and associated biomechanical measures. Our data suggest that backward fit helmets exhibit the worst dynamic stability, in particular when the torso is impacted before the helmeted head is impacted, suggesting that the typical certification method of dynamical loading of a helmet to quantify retention may not be representative of highly plausible cycling incident scenarios where impact forces are first applied to the torso leading to loading of the neck prior to the head. Further study is warranted so that factors of fit that affect injury outcome are uncovered in both laboratory and real-world settings.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».