Power Spectrum of Acceleration and Angular Velocity Signals as Indicators of Muscle Fatigue during Upper Limb Low-Load Repetitive Tasks
Notice bibliographique
Résumé
Muscle fatigue is a risk factor for developing musculoskeletal disorders during low-load repetitive tasks. The objective of this study was to assess the effect of muscle fatigue on power spectrum changes of upper limb and trunk acceleration and angular velocity during a repetitive pointing task (RPT) and a work task. Twenty-four participants equipped with 11 inertial measurement units, that include acceleration and gyroscope sensors, performed a tea bag filling work task before and immediately after a fatiguing RPT. During the RPT, the power spectrum of acceleration and angular velocity increased in the movement and in 6-12 Hz frequency bands for sensors positioned on the head, sternum, and pelvis. Alternatively, for the sensor positioned on the hand, the power spectrum of acceleration and angular velocity decreased in the movement frequency band. During the work task, following the performance of the fatiguing RPT, the power spectrum of acceleration and angular velocity increased in the movement frequency band for sensors positioned on the head, sternum, pelvis, and arm. Interestingly, for both the RPT and work task, Cohens' d effect sizes were systematically larger for results extracted from angular velocity than acceleration. Although fatigue-related changes were task-specific between the RPT and the work task, fatigue systematically increased the power spectrum in the movement frequency band for the head, sternum, pelvis, which highlights the relevance of this indicator for assessing fatigue. Angular velocity may be more efficient to assess fatigue than acceleration. The use of low cost, wearable, and uncalibrated sensors, such as acceleration and gyroscope, in industrial settings is promising to assess muscle fatigue in workers assigned to upper limb repetitive tasks.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».