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Enregistrement W4310235050 · doi:10.1080/00140139.2022.2152113

Effect of office chair design features on lumbar spine posture, muscle activity and perceived pain during prolonged sitting

2022· article· en· W4310235050 sur OpenAlexafffund
Diana De Carvalho, Jack P. Callaghan

Notice bibliographique

RevueErgonomics · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueErgonomics and Musculoskeletal Disorders
Établissements canadiensUniversity of WaterlooMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSittingPhysical therapyLow back painLumbarMedicinePhysical medicine and rehabilitationAsymptomaticPopulationBack painConfoundingSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chair design features are typically compared using multiple seats, which can lead to confounding effects. Using a single chair, configurable to four designs (control, lumbar support, seat pan tilt and scapular relief), we investigated the effect of chair design on spine posture and movement, muscle activity and perceived pain in a sample of 31 asymptomatic adults. A total of 39% of the population were classified as pain developers, having significantly higher peak pain levels across most body regions. The lumbar support and seat pan tilt condition resulted in more neutral spine and pelvic postures. Greater muscle activity was found in the seat pan condition and non-pain developers displayed lower spine muscle activation levels overall. Despite some improvements in spine posture, sitting-induced pain was present in the study sample at similar proportions to those reported previously. Future studies may consider investigating interventions targeted to sitting-induced pain developers as opposed to the general population. Practitioner summary: Four office chair configurations were tested. The lumbar support and seat pan tilt conditions resulted in the most neutral back posture but did not mitigate the clinically significant levels of sitting-induced pain experienced by a large portion of the tested sample. Future work should target interventions to these individuals.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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