Coordination Between Trunk Muscles, Thoracolumbar Fascia, and Intra-Abdominal Pressure Toward Static Spine Stability
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Numerical in-silico human spine stability finite element analysis. OBJECTIVE: The purpose of this study was to investigate the contribution of major torso tissues toward static spine stability, mainly the thoracolumbar fascia (TLF), abdominal wall with its intra-abdominal pressure (IAP), and spinal muscles inclusive of their intramuscular pressure. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Given the numerous redundancies involved in the spine, current methodologies for assessing static spinal stability are limited to specific tissues and could lead to inconclusive results. A three-dimensional finite element model of the spine, with structured analysis of major torso tissues, allows for objective investigation of static spine stability. METHODS: A novel previously fully validated spine model was employed. Major torso tissues, mainly the muscles, TLF, and IAP were individually, and in combinations, activated under a 350N external spine perturbation. The stability contribution exerted by these tissues, or their ability to restore the spine to the unperturbed position, was assessed in different case-scenarios. RESULTS: Individual activations recorded significantly different stability contributions, with the highest being the TLF at 75%. Combined or synergistic activations showed an increase of up to 93% stability contribution when all tissues were simultaneously activated with a corresponding decrease in the tensile load exerted by the tissues themselves. CONCLUSION: This investigation demonstrated torso tissues exhibiting different roles toward static spine stability. The TLF appeared able to dissipate and absorb excessive loads, the muscles acted as antagonistic to external perturbations, and the IAP played a role limiting movement. Furthermore, the different combinations explored suggested an optimized engagement and coordination between different tissues to achieve a specific task, while minimizing individual work.Level of Evidence: N/A.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».