Effects of Using a Shoulder/Scapular Brace on the Posture and Muscle Activity of Healthy University Students during Prolonged Typing—A Randomized Controlled Cross-Over Trial
Notice bibliographique
Résumé
Laptop use appears to contribute to poor working postures and neck pain among university students. Postural braces have the potential to improve upper back/neck posture and therefore might have a role as an ergonomic aid for this population. Therefore, the purpose of this study was to assess the short-term effects of scapular bracing on pain, fatigue, cervicothoracic posture, and the activity of the neck and upper-back muscles in healthy college students. A randomized controlled crossover trial was conducted to evaluate the self-reported pain and fatigue, the amplitude and median frequency of surface electromyography in neck extensors, upper trapezius, and lower trapezius, as well as the neck and shoulder sagittal alignment (measured by inertial sensors and digital photographs) during a 30-min typing task in a sample of young, healthy university students with or without a scapular brace. The brace condition resulted in significantly smaller levels of bilateral trapezius muscle activity (p < 0.01). Rounded shoulder posture was slightly better in the brace condition, but these differences were not significant (p > 0.05). There were no significant immediate differences in pain or fatigue scores, neck alignment, or the electromyographic activity of the other muscles tested between brace and non-brace conditions (all p > 0.05). However, bracing appears to immediately reduce the electromyographic activity of the lower trapezius muscles (p < 0.05). These findings shed some light on the possible advantages of scapular bracing for enhancing laptop ergonomics in this group of individuals. Future studies are warranted to evaluate the effects of different types of braces, the importance of matching the brace to the user, and the short- and long-term effects of brace use on computer posture and muscle activity.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».