Low back joint loading and kinematics during standing and unsupported sitting
Notice bibliographique
Résumé
The aim was to examine lumbar spine kinematics, spinal joint loads and trunk muscle activation patterns during a prolonged (2 h) period of sitting. This information is necessary to assist the ergonomist in designing work where posture variation is possible—particularly between standing and various styles of sitting. Joint loads were predicted with a highly detailed anatomical biomechanical model (that incorporated 104 muscles, passive ligaments and intervertebral discs), which utilized biological signals of spine posture and muscle electromyograms (EMG) from each trial of each subject. Sitting resulted in significantly higher (p< 0.001) low back compressive loads (mean±SD 1698±467 N) than those experienced by the lumbar spine during standing (1076±243 N). Subjects were equally divided into adopting one of two sitting strategies: a single ‘static’ or a ‘dynamic’ multiple posture approach. Within each individual, standing produced a distinctly diVerent spine posture compared with sitting, and standing spine postures did not overlap with flexion postures adopted in sitting when spine postures were averaged across all eight subjects. A rest component (as noted in an amplitude probability distribution function from the EMG) was present for all muscles monitored in both sitting and standing tasks. The upper and lower erector spinae muscle groups exhibited a shifting to higher levels of activation during sitting. There were no clear muscle activation level diVerences in the individuals who adopted diVerent sitting strategies. Standing appears to be a good rest from sitting given the reduction in passive tissue forces. However, the constant loading with little dynamic movement which characterizes both standing and sitting would provide little rest/change for muscular activation levels or low back loading.
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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) | 0,002 | 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 ».