Investigating effect of keyboard distance on the posture and 3D moments of wrist and elbow joints using OpenSim
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Musculoskeletal disorders (MSDs) of the upper extremities and computer use are common in modern societies, and both show a growing trend. This study was conducted to determine the posture and 3D moments of wrist and elbow joints at different keyboard distances on a desk. Methods Twelve healthy right-handed male volunteers attended the motion analysis laboratory. A keyboard was placed at three different distances from the participants' bodies while performing a standard computer task. The workstation was adjusted according to ANSI/HFES-100-2007 standard for each participant to maintain comfortable ergonomic posture for controlling confounding variables. Qualisys motion capture system, OpenSim software (Ver. 4.1), and visual analog scale (VAS) were used to collect and analyze the data. Also, SPSS (Ver.16) was used to descriptive, Friedman and Wilcoxon tests. Results The highest levels of wrist flexion and radial deviation as well as elbow flexion and pronation were observed when the keyboard was at the edge of the desk. When the keyboard was 8 cm away from the edge of the desk, the wrist flexion, deviation, and pronation had the least values. With increasing the distance of the keyboard from the edge of the desk, the range of motion (ROM) of the wrist flexion and deviation as well as elbow flexion, supination and pronation decreased. The joint moments were not significantly different for the different studied keyboard positions (P-value > 0.05). Conclusions However, a cut-off point has to be specified because large keyboard distances cause high extension and flexion of the limbs. The position of the keyboard relative to the body is an important parameter in computer work and has a significant impact on the posture of the upper extremities. A keyboard should be located at a distance that allows the upper extremities to remain in a neutral position so that the risk of MSDs is reduced.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».