TIME VARYING GENDER AND PASSIVE TISSUE RESPONSES TO PROLONGED DRIVING
Notice bibliographique
Résumé
Background: Prolonged sitting in an automobile seat may alter the passive tissue stiffness of the lumbar spine differentially in males and females. Gender specific ergonomic interventions may be indicated for the automobile seat design. \nPurpose: To compare time-varying passive lumbar spine stiffness in response to a two hour simulated driving trial with time-varying lumbar spine and pelvic postures during sitting in an automobile seat. A secondary purpose was to investigate gender differences in lumbar spine stiffness, seat/occupant pressure profile, discomfort rating and posture. \nMethods: Twenty (10 males, 10 females) subjects with no recent history of back pain were recruited from a university population. Participants completed a simulated driving task for two hours. Passive lumbar range of motion was measured on a customized frictionless jig before, halfway through and at the end of the two-hour driving trial. Changes in the passive moment-angle curves were quantified using the transition zone slopes, breakpoints and maximum lumbar flexion angles. Lumbar spine and pelvic postures were monitored continuously during the simulated driving trial with average and maximum lumbar flexion angles as well as pelvic tilt angles being calculated. \nResults: Both men and women initially demonstrated an increase in transitional zone stiffness after 1 hour of sitting. After 2 hours of sitting, transitional zone stiffness was found to increase in males and decrease in females. During sitting, women were found to sit with significantly greater lumbar flexion than males and to significantly change the amount of lumbar flexion over the 2 hour period of simulated driving. \nConclusions: Postural differences during simulated driving were demonstrated between genders in this study. In order to prevent injury to the passive elements of the spine during prolonged driving, gender specific ergonomic interventions, such as improved lumbar support, are indicated for the automobile seat.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».