The Effect of Handrail Cross-Sectional Design and Age on the Speed and Quality of Reach-To-Grasp Reactions to Recover Balance
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the effect of handrail cross-section on the speed and quality of reach-to-grasp movements following balance loss in younger and older adults. BACKGROUND: Grasping a handrail is a common strategy for balance recovery. For handrails to be effective, the design must enable fast and accurate reactive grasping. Little is known about the effect of handrail cross-section on the timing or quality of the reach-to-grasp movement following balance loss. METHODS: Twenty-four younger and 16 older adults experienced incrementally increasing magnitudes of perturbations in the forward and backward direction until they were no longer able to recover balance. We analyzed the last trial where the participant could recover using only the handrail, without stepping or relying on the harness, the maximum withstood perturbation (MWP). Seven handrail cross-sections were tested. RESULTS: Handrail cross-section did not affect the speed or timing of the reach-to-grasp reaction for younger or older adults. However, handrail cross-section affected the MWP, the grip types used, and the likelihood of making an error or adjustment when grasping. The greatest MWP and fewest errors occurred with 1.5" round handrails. CONCLUSION: The absence of common strategies for accurately grasping complex shapes (reaching more slowly), combined with the higher frequency of errors with larger handrails, suggests that both older and younger adults prioritized quickly reaching the handrail over prehension during reach-to-grasp balance reactions. APPLICATION: This work provides new insights on the effect of age and handrail cross-sectional design on reach-to-grasp reactions to recover balance, which can inform safer handrail design standards.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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) | 0,003 | 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 ».