Age differences in upper extremity joint moments and strength during a laboratory-based tether-release forward fall arrest in older women
Notice bibliographique
Résumé
Age-related declines in upper extremity muscle strength may affect an older adult’s ability to land and control a simulated forward fall impact. The role of individual upper extremity joints during a forward fall impact has not been examined. The purpose was to evaluate the age differences in upper extremity joint moment contributions during a simulated forward fall and upper extremity muscle strength in older women. A convenience sample of 68 older women (70 (8) yrs) performed three trials of a simulated forward fall. Percentage joint moments of the upper extremity were recorded. Upper extremity muscle strength was collected via handgrip, hand-held dynamometry of the shoulder and elbow and a custom multi-joint concentric and eccentric strength isokinetic dynamometer protocol. Percentage joint moment contributions differed between women in their sixties and seventies with significantly greater relative shoulder joint involvement (P =.008), coupled with lower elbow joint contributions (P =.004) in comparison to 80 year olds. An increase in each year of age was associated with a 4% increase in elbow contribution (Beta = -0.421, r2 = 17.9, P = 0.0001) and a 3.7% decrease in shoulder contribution (Beta = 0.373, r2 = 14.6, P = 0.002). Older women exhibit different landing strategies as they age. Fall injury prevention research should consider interventions focused on these differences taking into account the contributions of upper extremity strength.
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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 ».