Relationships between Height, Mass, Body Mass Index, and Trunk Muscle Activation during Seated Whole-Body Vibration Exposure
Notice bibliographique
Résumé
Operators of heavy equipment are often exposed to high levels of whole-body vibration (WBV), which has been associated with a variety of adverse health outcomes. Although anthropometric factors are known to impact vibration dose and risk of low back pain, studies have yet to investigate the influence of anthropometric factors on muscle activation during WBV exposure. This study quantified the relationships between muscle activation, vibration frequency, body mass, body mass index (BMI), and height both pre- and post-fatigue. Muscle activation of the external oblique (EO), internal oblique (IO), lumbar erector spinae (LE) and thoracic erector spinae (TE) were quantified using surface electromyography. Results indicate increased activation with increased mass, BMI, and frequency for the LE, TE, and IO, which may be a result of increased activation to stabilize the spine. Decreased muscle activation with increased height was seen in the TE, IO, and pre-fatigue EO, which could indicate higher risk for low back injury since height is associated with increased forces on the spine. This may contribute to the association between increased low back pain incidence and increased height. Results suggest that ISO 2631-1 health guidance should incorporate anthropometric factors, as these may influence muscle activation and back injury risk.
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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 | 0,001 |
| 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 ».