Is sex a proxy for mechanical variables during an upper limb repetitive movement task? An investigation of the effects of sex and of anthropometric load on muscle fatigue
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Women report more work-related pain and neck/shoulder musculoskeletal disorders than men. For the same absolute workload, due to lower strength, females generally work at a higher relative intensity, which could induce more fatigue. However, the arm's anthropometric load (AL) of men is higher. Therefore, simply lifting their arm could be more fatiguing. Sex as a variable is formed of many constructs, and analyses can become muddied by their differing responses to fatigue. No studies have considered AL, when comparing how fatigue affects men and women. The purpose was to determine if including the arm's AL in the statistical analysis would impact findings of sex-specific effects of shoulder fatigue on muscle EMG. METHODS: Fifty-five (29m/26f) participants completed a repetitive pointing task (RPT) at shoulder height until they reported fatigue of 8+ on the BORG CR-10 scale. Muscle activities were measured using surface electrodes placed over the anterior deltoid (AD) and upper trapezius (UT) muscles. Muscle activity amplitude was quantified using root mean square (RMS). First- and last-minute data were used to assess change from no-fatigue (NF) to fatigue-terminal (FT) conditions. AL was calculated using sex-specific body parameter equations. General estimating equations (GEE) were used to determine the effects of sex and fatigue on RMS values, while including AL in the GEE. RESULTS: (1) = 4.17, p = 0.04) when including AL as a covariate. Females displayed a significantly higher percentage change in AD RMS from NF to FT, compared to males (p = 0.03), when AL was included in the GEE. No sex differences in UT were observed. CONCLUSIONS: This sex difference emerged when AL was included as a covariate, suggesting that sex-associated anthropometric differences may contribute to sex differences in the fatigue response. Differences in the impact of AL on AD compared to UT could be explained by differences in their respective mechanical roles or muscle fiber content. Anthropometrics may be useful to include as covariates in future research to separate individual anthropometric differences from sex differences.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».