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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».