Mechanical work and energy of sit-to-stand and stand-to-sit transitions performed with traditional and dynamic office chair designs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adherence to sit-stand workstation usage has been shown to decrease post-intervention, with the reported reasons related to fatigue, cumbersome workstation adjustments, and focus. OBJECTIVE: To characterize the mechanical work and total energy required to perform transitions from a traditional office chair and a dynamic chair designed specifically for sit-stand workstations. The whole-body, thigh, and shank centre-of-mass (CoM) were evaluated. METHODS: Fifteen participants (8 male; 7 female) performed three intermittent sit-to-stand and stand-to-sit transitions from the traditional and dynamic chairs. Kinematic data of the trunk, pelvis, and lower extremities were collected using an optoelectronic motion capture system and triaxial accelerometers. The change in total energy and work between the sitting and standing postures were evaluated for each CoM point. Lumbar spine range-of-motion was further assessed between chair conditions. RESULTS: Chair designs facilitated opposite work and energy responses for a given transition. Transitions performed from the dynamic chair reduced the work and total energy of the whole-body CoM, by ±8.5J and ±214.6J (p < 0.001), respectively. The work and energy of the thigh CoM differed within transitions (p < 0.001), but the positive and negative components were similar between chairs (work =±0.18J, energy =±0.55J). The dynamic chair increased the total energy (±38.3J, p < 0.001) but not the work of the shank CoM (±1.1J, p≥0.347). CONCLUSION: The required mechanical work and energy of sit-to-stand and stand-to-sit transitions was modified by chair design. These outcomes have the potential to address identified reasons for the disuse of sit-stand workstations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».