Ability of a passive back support exoskeleton to mitigate fatigue related adaptations in a complex repetitive lifting task
Notice bibliographique
Résumé
As work related musculoskeletal disorders (WRMSDs) increase in prevalence, it is important to not only understand the mechanisms underpinning WRMSDs but also investigate ways to mitigate them in the workplace. Exoskeletons are an emerging technology which can reduce the physical demands required from the worker to perform lifting tasks. Previous research has primarily studied the effectiveness of back-support exoskeletons in constrained, flexion/extension tasks. The purpose of this study was to evaluate the effect of a passive back-support exoskeleton in a complex, multiplanar repetitive manual materials handling (MMH) task. Participants (n = 14) completed a multi-planar lifting, transferring, and lowering task for sixty minutes with and without wearing a passive back-support exoskeleton (HeroWear Apex 2). Full body kinematics as well as trunk and shoulder surface electromyography were collected for the entire trial. The back-support exoskeleton significantly decreased ratings of perceived exertion (p < 0.0001) Participants exhibited faster task completion times in the exoskeleton condition (p = 0.0095). Both movement coordination and coordination variability differed between conditions with increased shoulder-lumbar variability (p = 0.0466 - <.0001) and decreased thorax-pelvis variability (p = 0.0281) in the exoskeleton condition. Additionally, the back-support exoskeleton significantly reduced lumbar erector spinae muscle activity asymmetrically (p < 0.0001). While these findings generally support the idea that a passive back-support exoskeleton is effective in altering indicators of fatigue which can lead to injury, more research is needed to study different exoskeleton assistance levels and different types of exoskeletons before recommending their use across a diverse range of occupational settings.
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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 | 0,001 |
| 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 ».