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Enregistrement W4229073095 · doi:10.1155/2022/5751488

Investigating the Effect of Keyboard Distance on the Posture and 3D Moments of Wrist and Elbow Joints among Males Using OpenSim

2022· article· en· W4229073095 sur OpenAlexaff
Milad Gholami, Alireza Choobineh, Mohammad Abdoli-Eramaki, Azizallah Dehghan

Notice bibliographique

RevueApplied Bionics and Biomechanics · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueErgonomics and Musculoskeletal Disorders
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWristElbowDeskUlnar deviationElbow flexionForearmMedicineComputer mouseUpper limbPhysical medicine and rehabilitationOrthodonticsAnatomyComputer scienceHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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. 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 a comfortable ergonomic posture for controlling confounding variables. Qualisys motion capture system, OpenSim (Ver. 4.1), and visual analog scale were used to collect and analyze the data. 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 right wrist flexion and radial deviation decreased 83% and 89%, respectively. In the left wrist, flexion and radial deviation decreased 94%. With increasing the distance of the keyboard from the edge of the desk, the right elbow flexion, pronation, and left elbow flexion decreased, 95%, 76%, and 85%, respectively. No significant difference was found for the left elbow pronation, wrist, and elbow joint moments, in the studied keyboard distances. However, a cut-off point has to be specified because large keyboard distances cause high extension and flexion of the limbs. The keyboard position 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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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