Increased Ability to Perceive Relevant Sensory Information Minimizes Low Back Exposures in Lifting
Notice bibliographique
Résumé
We have previously shown evidence that some individuals seem to consistently minimize low back loads when lifting, while others do not. However, it is unknown why. Individual differences in ability to perceive relevant sensory information may explain differences in minimization of low back loads during lifting, consistent with considering load reduction in one's movement objective in an optimal feedback control theory framework. The purpose of this study was to investigate whether individuals' ability to perceive proprioceptive information (both force- and posture-senses) at the low back was associated with peak low back loads when performing generic or occupation-specific lifts. Seventy-two participants were recruited to perform 10 barbell (generic) and backboard (occupation-specific) lifts, while whole-body kinematics and ground reaction forces were collected. Peak low back compression and anteroposterior shear forces normalized to body mass were calculated as dependent variables. Both posture matching ability and force matching ability at the heavier force targets were associated with lower means and variability of peak low-back loads in both lift types, albeit with small effect sizes (R2 ≤ .17). These findings support the utility of an optimal feedback control theory framework to explore factors explaining interindividual differences in low back loads during lifting. Further, this evidence suggests improving proprioceptive ability may be a useful strategy in lift training programs designed for workplace injury prevention.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».