Novel approaches to evaluate characteristics that affect military load carriage
Notice bibliographique
Résumé
Carrying heavy body-borne loads, an essential component of a service member's duties, is a significant injury risk factor. Physiological and biomechanical data can help illuminate the relationship between load carriage and injuries for service members. This review highlights characteristics that affect load carriage performance and summarises novel approaches to evaluate associated biomechanical changes. Personal characteristics, such as physical fitness and body composition, are good predictors of injury risk and load carriage ability. Effective training programmes can improve load carriage ability by altering fitness and body composition; however, careful planning is needed to integrate training with regular duties to prevent overtraining and, consequently, reduce injury risk in service members. Recent research supports the need for sex-specific training programmes since men and women achieve different training outcomes from similar stimuli. To further minimise injury risk, it is necessary to consider the effects of equipment characteristics (eg, load distribution, form and comfort) on physiological and biomechanical responses. Moreover, novel approaches to evaluate the effects of the various characteristics on load carriage performance are summarised in this review. Markerless motion capture and inertial measurement units have recently been used to evaluate kinematic changes while wearing various combat ensembles. Musculoskeletal modelling can complement kinematic analyses by evaluating internal joint mechanics during dynamic movements. By using frameworks that can leverage modelling approaches in real-time, service members can receive data-driven biofeedback on their load carriage performance and understand the loading experienced by their tissues to ultimately help mitigate their injury risks.
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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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».