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Enregistrement W3119730676 · doi:10.3233/bmr-200090

Investigating women’s chest size, trunk muscle co-contraction and back pain during prolonged standing

2021· article· en· W3119730676 sur OpenAlexaff
Heather Johnston, Susari Yasara Wanninayake, Janessa D.M. Drake

Notice bibliographique

RevueJournal of Back and Musculoskeletal Rehabilitation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Performance
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineErector spinae musclesBack musclesChest painLow back painTrunkBack painLumbarPhysical therapyElectromyographyPhysical medicine and rehabilitationAnesthesiaInternal medicineSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Chest size is a known factor in the development of back pain for women. However, the neuromuscular mechanisms associated with chest size and back pain are poorly understood. OBJECTIVE: The purpose of this study was to investigate chest size and its association with back pain development and muscle activity patterns during prolonged standing. METHODS: Twenty university-aged women were divided into two groups: small chest size (n= 10, ∼A/C cup) and large chest size (n= 10, ∼D/E cup). Participants completed a 2-hr standing protocol, where eight channels of bilateral trunk electromyography were collected. Muscle activity, specifically co-contraction, was compared between chest size groups, pain developers, and time. RESULTS: The large chest size group reported higher amounts of pain at the upper, middle, and low back. Women in the large chest group sustained higher levels of co-contraction for muscles involving the thoracic and lumbar erector spinae compared to those in the small chest size group during prolonged standing. CONCLUSIONS: Thoracolumbar co-contraction determined in this study may be a potential mechanism contributing to increased back pain development for women with large chest sizes during prolonged standing. This pain mechanism could be targeted and addressed in future non-invasive musculoskeletal rehabilitation to improve back pain for women.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,534

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,347 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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