The Relationship among Seated Pressure Distribution, Posture and Discomfort Across A Seated Task: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
The rise in computing technology has prolonged sedentary behaviour, which is alarmingly increasing the number of population suffering from back pain.Poor posture during extended sedentary periods in which office workers are sitting down and operating a computer, is a major cause of back pain.Detecting postural change is an important step in addressing this issue.However, such detection usually requires attachment of position sensors to the body which can hinder body movements in seated positions.This pilot study utilised CONFORMAT pressure mat to investigate if seating pressure can predict discomfort levels of different body parts along with postural changes during 30 minutes of sitting.The study involved one female participant sitting for 30 minutes while working on a computer.During sitting, Peak Pressure Ratio (PPR) was measured in 5 minute intervals, and the number of postural shifts were measured over the first 3 and last 3 minutes.Borg's scale was also used to evaluate the level of discomfort of different body regions.Results showed that the buttocks were the major areas of discomfort.Across the 30 minutes of sitting, there was strong significant (p<0.05)correlation between PPR and Borg's scores at the neck, shoulder and buttock regions (r = 0.94, 0.85, 0.87 respectively).Meanwhile, a positive relationship was found between the number of postural shifts and Borg's scores after prolonged sitting as well (Increase of postural shifts from 21 to 23 in the last 3 minutes of the task along with an increase of 1.45 from 0.95 for average Borg scores).The findings of this study provide insight into the use of pressure sensing mats in predicting onset of discomfort over body parts along with postural changes during prolonged sitting.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».