The effect of axial twist angle on <i>in vitro</i> cumulative injury load tolerance: a magnitude-weighting approach for axial twist exposures
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Axial twisting exposures have been repeatedly identified as a risk factor for occupational low back pain and injury, but there is a need for an improved understanding of the role of axial twist magnitude and associated joint moment as modifiers of the cumulative load tolerance of intervertebral joints. The purpose of this study was to mathematically characterise the relationship between axial twist motion magnitudes and the cumulative load tolerance of porcine cervical functional spinal units. Twenty-four porcine functional spinal units were fixed in a mechanical testing system under compressive load (15% of compressive tolerance) and in a neutral flexion-extension posture. Specimens were axially twisted to 5, 7.5, 10, 12.5, 15 or 17.5 degrees at 1 Hz until failure or 21,600 total cycles. Cumulative applied axial twist moment was recorded, and exponential functions were fit to the twist magnitude-cumulative twist moment measures. Weighting-factor functions for cumulative axial twist moment injury risk were developed based on absolute axial twist magnitude and twist normalised to maximum range of motion. While caution should be used in extrapolating these findings to human evaluation, a developed non-linear weighting-factor model has potential for use in assessment of cumulative axial twist injury risk in occupational tasks.
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.
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 | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 découle