Characterizing Lumbar Spine Kinematics and Kinetics During Simulated Low-Speed Rear Impact Collisions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent work has demonstrated that low back pain is a common complaint following low-speed collisions. Despite frequent pain reporting, no studies involving human volunteers have been completed to examine the exposures in the lumbar spine during low-speed rear impact collisions. METHODS: Twenty-four participants were recruited and a custom-built crash sled simulated rear impact collisions, with a change in velocity of 8 km/h. Randomized collisions were completed with and without lumbar support. Inverse dynamics analyses were conducted, and outputs were used to generate estimates of peak L4/L5 joint compression and shear. RESULTS: Average (SD) peak L4/L5 compression and shear reaction forces were not significantly different without lumbar support (compression = 498.22 N [178.0 N]; shear = 302.2 N [98.5 N]) compared to with lumbar support (compression = 484.5 N [151.1 N]; shear = 291.3 N [176.8 N]). Lumbar flexion angle at the time of peak shear was 36° (12°) without and 33° (11°) with lumbar support. CONCLUSION: Overall, the estimated reaction forces were 14% and 30% of existing National Institute of Occupational Safety and Health occupational exposure limits for compression and shear during repeated lifting, respectively. Findings also demonstrate that, during a laboratory collision simulation, lumbar support does not significantly influence the total estimated L4/L5 joint reaction force.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
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.
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 ».