Characterizing trunk muscle activations during simulated low-speed rear impact collisions
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The purpose of this study was to evaluate the activation profiles of muscles surrounding the lumbar spine during unanticipated and braced simulated rear-end collisions.Methods: Twenty-two low-speed sled tests were performed on 11 human volunteers (△V = 4 km/h). Each volunteer was exposed to one unanticipated impact and one braced impact. Accelerometers were mounted on the test sled and participants’ low back. Six bilateral channels of surface electromyography (EMG) were collected from the trunk during impact trials. Peak lumbar accelerations, peak muscle activation delay, muscle onset time, and peak EMG magnitudes, normalized to maximum voluntary contractions (MVCs), were examined across test conditions.Results: Though not statistically significant, bracing for impact tended to reduce peak lumbar acceleration in the initial rearward impact phase of the occupant’s motion by approximately 15%. The only trunk muscles with peak activations exceeding 10% MVC during the unanticipated impact were the thoracic erector spinae. Time of peak muscle activation was slightly longer for the unanticipated condition (unanticipated = 296 ms; braced = 241 ms).Conclusions: Results from this investigation demonstrate that during an unanticipated low-speed rear-end collision, the peak activation of muscles in the lumbar spine are low in magnitude. As such, muscle activation likely has minimal contribution to the internal joint loads that are experienced in the lumbar intervertebral joints during low-speed rear impact collisions. These findings justify the use of simplified joint models in estimating the joint loads in the lumbar spine during low-speed rear impact collisions and support the application of cadaveric and anthropomorphic test device (ATD) testing in understanding the resultant joint loads in the lumbar spine associated with rear-end collisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».