Young and older adult females show increased muscle compensation compared to males while moving an external load for three functional tasks
Notice bibliographique
Résumé
Rotator cuff tears (RCT) are common. Prior work studied effects of RCT severity, load, and task on functional performance, but no work has examined the combined effect of factors or age- and sex-based effects, which was the objective of this study. Models representing young/older adult males/females with varying RCT severity were used. Seven external loads were applied to the hand during 3 functional tasks. Multiple 2-way ANOVAs and exploratory mixed effects model were used to determine muscle force differences between RCT severity, external load, sex, age, and task. Root mean squared error (RMSE) was used to quantify hand deviation. The deltoid, pectoralis major, infraspinatus, and teres minor muscles increased force for interactions of RCT severity, external load, age, sex, and task and the following main effects: RCT severity (all p < 0.0043), external load (all p < 0.0001), female sex (all p < 0.0001), age (all p < 0.0214), and multi-planar tasks (all p < 0.0001). Larger force contributions occurred for female/older adults with increased RCT severity/external load. Greatest hand deviation occurred for massive tear severity, 66.7 N load for all model permutations (all RMSE > 0.0077 m), with greater deviation for multi-planar vs planar tasks. Study outcomes aid in development of sex, age, and RCT severity specific rehabilitation that incorporates multi-planar movement.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».