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Enregistrement W6998451267

Age-related differences in passive trunk stiffness, seated spine postures, and muscle recruitment patterns

2018· dissertation· en· W6998451267 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesQueen's University
Mots-clésTrunkSittingAge groupsAnalysis of varianceElectromyographyStiffness
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Age is associated with changes in tissue stiffness as well as higher muscle activity and an increase in the prevalence of low back pain. With increased worker age globally, and with the increased incidence of occupational sitting, it is important to understand how trunk stiffness changes with age and how this trunk stiffness is affected by sitting in older, sedentary workers. Methods: 37 women (aged 20-65 years) participated in the current study. Age was classified two ways: Chronological Age and Fitness Age (based on performance in fitness battery). Trunk stiffness was measured using a passive trunk flexion apparatus described in literature. Participants sat for 60 minutes at a computer workstation throughout which, at 10-minute intervals, seated spine posture, perceived low back discomfort, and muscle activity (EMG) for 6 bilateral trunk muscles were recorded. Correlations were used to assess relationships between age and stiffness, perceived discomfort, posture, and EMG variables; and ANOVAs were used to detect differences in stiffness, posture, and muscle activation between age and discomfort groups. Results: Trunk stiffness increased significantly with age, with the strongest of these relationships measured with Fitness Age (r = 0.517, p = 0.003). Age was not related to posture or to the magnitude of movement displayed while sitting; however, trunk stiffness was negatively correlated with seated spine motion (r = -0.435, p = 0.023). There was no relationship between age or discomfort with muscle activation patters. Conclusions: Age showed a positive relationship with stiffness, which was stronger when examining Fitness Age than Chronological Age. This suggests that age-related research could be improved using measures of fitness rather than age (based on year of birth). Furthermore, the decreased movement while sitting with elevated spine stiffness suggests that altered tissue material properties could affect the manner in which people perform seated work, leaving them more susceptible to the effects of static postures including reduced blood flow, nerve impingement, and associated discomfort or injuries. Further investigation is warranted to find an easy way to monitor trunk material properties in the workplace in order to control for their effect on worker health.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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