Do Sex and Age Influence Scapular and Thoracohumeral Kinematics During a Functional Task Protocol?
Notice bibliographique
Résumé
There is mixed evidence on the role that biological sex plays in shoulder biomechanics despite known differences in musculoskeletal disorder prevalence between males and females. Additionally, advancing age may contribute to shoulder kinematic changes. The purpose of this study was to determine if sex and age influenced scapular and thoracohumeral kinematics during a range of functional tasks. Sixty healthy participants aged 19-63 years (30 males; 30 females) completed a functional task protocol while their upper limb motion was recorded. Scapular and humeral angles were calculated and compared with multiple linear regressions to assess the interaction effects of sex and age. Shoulder kinematics were not different between sex and age groups for many of the functional tasks. However, females had lower humeral external rotation in the overhead lift task (15°, P < .001), and less scapular anterior tilt angles in the forward transfer task (6°, P < .001) than males. Age was positively associated with humeral elevation (R2 = .330, P < .001) and scapular rotation (R2 = .299, P < .001) in the Wash Axilla task. There exist some kinematic differences between sex and with advancing age for select functional tasks, which should be considered for musculoskeletal disorder development.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».