Effect of Handrail Height and Age on Trunk and Shoulder Kinematics Following Perturbation-Evoked Grasping Reactions During Gait
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To characterize the effect of handrail height and age on trunk and shoulder kinematics, and concomitant handrail forces, on balance recovery reactions during gait. BACKGROUND: Falls are the leading cause of unintentional injury in adults in North America. Handrails can significantly enhance balance recovery and help individuals to avoid falls, provided that their design allows users across the lifespan to reach and grasp the rail after balance loss, and control their trunk by applying hand-contact forces to the rail. However, the effect of handrail height and age on trunk and shoulder kinematics when recovering from perturbations during gait is unknown. METHOD: Fourteen younger and 13 older adults experienced balance loss (sudden platform translations) while walking beside a height-adjustable handrail. Handrail height was varied from 30 to 44 inches (76 to 112 cm). Trunk and shoulder kinematics were measured via 3D motion capture; applied handrail forces were collected from load cells mounted to the rail. RESULTS: As handrail height increased (up to 42 inches/107 cm), peak trunk angular displacement and velocity generally decreased, while shoulder elevation angles during reaching and peak handrail forces did not differ significantly between 36 and 42 inches (91 and 107 cm). Age was associated with reduced peak trunk angular displacements, but did not affect applied handrail forces. CONCLUSION: Higher handrails (up to 42 inches) may be advantageous for trunk control when recovering from destabilizations during gait. APPLICATION: Our results can inform building codes, workplace safety standards, and accessibility standards, for safer handrail design.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».