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Enregistrement W2972139578 · doi:10.1016/j.medengphy.2019.08.004

A kinematics recommendation for trunk stability and control assessments during unstable sitting

2019· article· en· W2972139578 sur OpenAlexafffund
Brad Roberts, Albert H. Vette

Notice bibliographique

RevueMedical Engineering & Physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensGlenrose Rehabilitation HospitalAlberta Health ServicesUniversity of Alberta HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésKinematicsTrunkSittingPelvisPhysical medicine and rehabilitationSpeed wobbleWork (physics)Motion (physics)Kinematic chainComputer scienceSimulationMathematicsPhysicsMedicineAnatomyArtificial intelligenceBiologyClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trunk control has been commonly studied via an unstable sitting paradigm, with the majority of analyses using angular kinematics-based, posturographic measures. However, considerable variability in the choice of kinematics exists. Furthermore, the kinematics capturing the completion of this task are unknown. The purpose of this study was to characterize the kinematics in unstable sitting by quantifying and comparing the angular motion of the base of support, pelvis, and trunk as elicited via a commonly used wobble board (WB) paradigm. WB, pelvis, and trunk motion was recorded in fifteen non-disabled participants sitting on a wobble board. Posturographic measures were calculated and compared between corresponding WB and pelvis, and between WB and trunk angles. The trunk was stabilized through relatively large WB motion, with the trunk adopting a quasi-static pose. For all measures, angles, and conditions, the WB measure values were significantly larger than their corresponding pelvis or trunk values. Our findings demonstrate that the WB-human system is stabilized by regulating WB motion. Future work utilizing an unstable sitting surface and kinematics-based analyses to investigate trunk control should include the analysis of base of support kinematics.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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