Sex differences in strength at the shoulder: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Understanding differential strength capability between sexes is critical in ergonomics and task design. Variations in study designs and outcome measures generates challenges in establishing workplace guidelines for strength requirements to minimize upper extremity risk for workers. The purpose of this systematic review was to collate and summarize sex differences in strength at the shoulder across movement directions and contraction types. Methods: A total of 3,294 articles were screened from four databases (Embase, Medline, SCOPUS, and Web of Science). Eligibility criteria included observational studies, direct measurement of muscular joint, and healthy adult participants (18-65 years old). Strength outcome measures were normalized to percentages of male outputs to allow comparisons across articles. Results: A total of 63 studies were included within the final review. Majority of articles observed increased strength in males; the gap between male-female strength was greater in flexion and internal/external rotation, with females generating ~30% of male strength; scaption strength ratios were most consistent of the movement groups, with females generating 55-62% of male strength. Conclusion: Sex strength differences should be considered as an important factor for workplace task design as women are more at risk for occupational-related injuries than men in equivalent strength requirements. Differences in strength were not synonymous across motions; females demonstrated increased disparity relative to male strength in horizontal flexion/extension, forward flexion and internal/external rotation. Some movements had an extremely limited pool of available studies for examination which identified critical research gaps within the literature. Collating and quantifying strength differences is critical for effective workstation design with a range of users to mitigate potential overexertion risk and musculoskeletal injury.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».