Quantifying how functional and structural personal factors influence biomechanical exposures in paramedic lifting tasks
Notice bibliographique
Résumé
It is unknown how structural (sex, stature, body mass) and functional (strength, flexibility) personal factors influence lifting strategy in paramedic work. We explored whether variance in peak low back forces and kinematic coordination patterns could be explained by structural and functional personal factors in paramedic lifting tasks. Seventy-two participants performed backboard and stretcher lifts. Peak low back forces normalised to body mass, as well as kinematic coordination patterns, were calculated as dependent variables. Being female, stronger, shorter, having higher body mass, and/or having greater lower body range of motion (ROM) were all independently associated with lower normalised low back forces across backboard and stretcher lifting. Females and stronger individuals seemed to define a movement objective to consistently minimise compressive forces, while individuals with greater hip ROM consistently minimised anteroposterior shear forces. The efficacy of improving strength and hip ROM to reduce low back forces in paramedic lifting should be investigated.Practitioner summary: Females, stronger individuals, and individuals with greater hip range of motion consistently exhibited lower normalised low back forces in paramedic lifting. Improving strength and hip range of motion via training is a potential proactive ergonomics approach to reduce peak low back forces in paramedic lifting tasks.
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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 | 0,000 |
| 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 ».