Experimental simulation of cyclic, six degree-of-freedom, gait and sit-to-stand loading waveforms using a six-axis joint motion simulator
Notice bibliographique
Résumé
In vitro spinal load simulation is a critical tool for understanding the biomechanics of the spine. However, cyclic loading for these in vitro experiments is commonly limited to one or two degrees-of-freedom (DOF). While easily adopted, these methods do not capture the 6DOF loading associated with spinal movements and activities. The goal of this study was to develop and evaluate a comprehensive in vitro testing method to apply cyclic 6DOF gait and sit-to-stand (S2S) loading profiles to lumbar spinal motion segments. Eight cadaveric lumbar segments were subjected to 1DOF pure moment testing in load control for simulated flexion-extension, lateral bending, and axial rotation, followed by 6DOF gait and S2S simulations for short-duration tests (5 cycles). Gait and S2S tests were compared at quasi-static (0.5Nm/s) and dynamic (5Nm/s) loading rates. 6DOF gait simulations were also simulated over a longer-duration test (10,000 steps), with comparison of the pre- and post-cycle movement response examined. Load control testing with iterative learning control (ILC) was employed to ensure load accuracy during longer-duration gait simulations. Following 10,000 steps, no significant changes in spinal range of motion were observed. Root mean square error remained below simulator load cell resolution, except during the short-duration dynamic tests of gait and sit-to-stand in compression and flexion-extension. During longitudinal gait testing, convergence was reached at 4-10 % of total test length in all actuators. This study highlights the feasibility of simulating real-world loading conditions, such as walking and S2S activities, to better evaluate lumbar spine biomechanics under physiologically-derived loading conditions.
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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 | 0,001 | 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 ».