Sensitivity of Modeled L5–S1 Joint Reaction to Virtual Hand-Wrench Translation During a Squat: A Single-Trial OpenSim Study
यह एकल-ट्रायल ओपनसिम (OpenSim) अध्ययन स्क्वाट के दौरान हाथ से लगाए गए बाहरी रेंचों (wrenches) के आभासी स्थानान्तरण के प्रति मॉडल किए गए L5–S1 जोड़ की प्रतिक्रिया बलों की लगभग रैखिक संवेदनशीलता को परिमाणित करता है, जबकि स्पष्ट रूप से यह उल्लेख करता है कि निष्कर्ष आंतरिक मॉडल निरंतरता तक सीमित हैं और भौतिक भार पुनर्वितरण, चोट के जोखिम या व्यापक आबादी पर सामान्यीकृत नहीं होते हैं।
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जब कोई व्यक्ति कोई भारी वस्तु उठाता है, तो उसका शरीर केवल वजन को थामे रखने वाला एक स्थिर स्तंभ नहीं होता; बल्कि यह संतुलन बनाए रखने के लिए हड्डियों, मांसपेशियों और जोड़ों का एक जटिल तंत्र है जो एक साथ मिलकर काम करते हैं। निचला हिस्सा, विशेष रूप से वह जोड़ जहाँ रीढ़ की हड्डी पेल्विस (श्रोणि) से मिलती है, इस भार का एक बहुत बड़ा हिस्सा वहन करता है। मानव गति का अध्ययन करने वाले वैज्ञानिक इन क्रियाओं का अनुकरण (सिमुलेशन) करने के लिए शक्तिशाली कंप्यूटर प्रोग्रामों का उपयोग करते हैं, जिससे डिजिटल अवतार बनाए जाते हैं जो यह अनुमान लगा सकते हैं कि वजन उठाते समय रीढ़ पर कितना बल लग रहा है। ये सिमुलेशन इसलिए मूल्यवान हैं क्योंकि वे शोधकर्ताओं को उन "क्या होगा अगर" वाली स्थितियों का परीक्षण करने की अनुमति देते हैं जो वास्तविक लोगों पर आज़माना असंभव या असुरक्षित होता। कंप्यूटर मॉडल में एक छोटी सी चीज़ को बदलकर, जबकि बाकी सब कुछ बिल्कुल समान रहता है, वे ठीक से यह पता लगा सकते हैं कि उस एकल परिवर्तन का शरीर के भीतर के बलों पर क्या प्रभाव पड़ता है। इस प्रकार का सटीक, नियंत्रित परीक्षण एक विशिष्ट गति के प्रभावों को उन कई अन्य कारकों से अलग करने में मदद करता है जो वास्तव में किसी व्यक्ति द्वारा बॉक्स उठाने के दौरान बदलते हैं।
हाल ही में एक तकनीकी अध्ययन में, एक शोधकर्ता ने इस दृष्टिकोण का उपयोग यह जांचने के लिए किया कि किसी व्यक्ति के हाथों में भार की स्थिति स्क्वाट (उकडू बैठने की क्रिया) के दौरान निचले हिस्से पर बल को कैसे बदलती है। अध्ययन एक व्यक्ति द्वारा दोनों हाथों से सात किलोग्राम का बॉक्स उठाने के एक एकल, रिकॉर्ड किए गए प्रयास पर केंद्रित था। मानव शरीर के एक विस्तृत कंप्यूटर मॉडल का उपयोग करते हुए, शोधकर्ता ने व्यक्ति को अलग तरह से हिलने-डुलने या अलग वजन उठाने के लिए नहीं कहा। इसके बजाय, शोधकर्ता ने एक आभासी प्रयोग किया। उन्होंने व्यक्ति की वास्तविक शारीरिक गतिविधियों और उनके पैरों द्वारा फर्श पर लगाए गए बल को ठीक वैसा ही रखा जैसा कि उन्हें रिकॉर्ड किया गया था। एकमात्र चीज़ जो बदली थी, वह थी हाथों द्वारा बॉक्स पकड़ने के लिए लगाए गए "मरोड़" या घूर्णन बल का गणितीय समायोजन। शोधकर्ता ने आभासी रूप से उस बिंदु को स्थानांतरित किया जहाँ हाथ इस बल को लगाते थे—बॉक्स को आगे, पीछे, बाएँ और दाएँ विशिष्ट दूरियों तक खिसकाया—और गणना की कि कंप्यूटर मॉडल का अनुमानित बैक फोर्स इन काल्पनिक बदलावों के प्रति कैसे प्रतिक्रिया देगा।
परिणामों ने एक स्पष्ट और अनुमानित पैटर्न दिखाया। जब आभासी बल को पचास मिलीमीटर आगे स्थानांतरित किया गया, तो निचले हिस्से के जोड़ पर चरम बल लगभग अठासी न्यूटन बढ़ गया। जब इसे पचास मिलीमीटर पीछे स्थानांतरित किया गया, तो बल लगभग उतनी ही मात्रा में कम हो गया। बल को सौ मिलीमीटर स्थानांतरित करने पर इन प्रभावों का दोगुना हो गया, जिससे चरम बल लगभग एक सौ सतहत्तर न्यूटन बढ़ गया या घट गया। संबंध इतना सुसंगत था कि यदि आप पाँच अलग-अलग बदलावों को एक ग्राफ पर अंकित करते, तो वे लगभग एक आदर्श सीधी रेखा बनाते। अध्ययन ने यह भी जाँच की कि क्या केवल एक हाथ को हिलाने से दोनों को हिलाने के आधे प्रभाव उत्पन्न होते, और ऐसा ही हुआ। इन निष्कर्षों ने पुष्टि की कि इस विशिष्ट कंप्यूटर मॉडल के भीतर, प्रणाली आभासी बदलावों के प्रति उच्च आंतरिक निरंतरता और गणितीय सटीकता के साथ प्रतिक्रिया करती है।
हालाँकि, अध्ययन इन संख्याओं के अर्थ को परिभाषित करने में सावधान है और यह भी कि वे क्या नहीं हैं। शोधकर्ता स्पष्ट रूप से कहता है कि यह एक एकल प्रयास का सिमुलेशन है, न कि वास्तविक दुनिया में किसी वास्तविक व्यक्ति की रीढ़ में होने वाली घटना का माप। कंप्यूटर मॉडल ने आधारभूत लिफ्ट के लिए लगभग ५,६४३ न्यूटन का चरम बल अनुमानित किया, जो व्यक्ति के शरीर के वजन का लगभग सात गुना है। हालाँकि आभासी बदलावों के कारण हुए परिवर्तन स्पष्ट और आनुपातिक थे, लेकिन अध्ययन यह सिद्ध नहीं करता है कि वास्तविक जीवन में वास्तविक बॉक्स को हिलाने से किसी व्यक्ति की स्पाइनल डिस्क पर वास्तविक दबाव वास्तव में इसी तरह बदलेगा। संतुलित रहने के लिए कंप्यूटर मॉडल को कुछ गणितीय "अवशिष्ट" (रेसिड्यूअल) बलों पर निर्भर रहना पड़ा था, जो यह सुझाव देता है कि सिमुलेशन जैविक वास्तविकता का पूर्ण प्रतिनिधित्व नहीं था। इसलिए, परिणाम इस कंप्यूटर कोड की विश्वसनीयता के लिए एक बेंचमार्क के रूप में कार्य करते हैं, जो यह दिखाते हैं कि सॉफ्टवेयर विशिष्ट इनपुट मिलने पर लगातार व्यवहार करता है, न कि चोट के जोखिम या बॉक्स उठाने के सबसे अच्छे तरीके के बारे में कोई निश्चित चिकित्सा उत्तर प्रदान करता है।
अंततः, यह कार्य कम्प्यूटेशनल कठोरता का एक प्रदर्शन है। यह सिद्ध करता है कि इस विशिष्ट डिजिटल मॉडल के लिए, भार को पकड़ने के तरीके में एक छोटा, आभासी परिवर्तन, निचले हिस्से पर गणना किए गए बल में एक आनुपातिक और अनुमानित परिवर्तन लाता है। हालाँकि, यह मनुष्यों को कैसे उठाने के लिए एक नया नियम नहीं देता है, और न ही यह पुष्टि करता है कि वास्तविकता में रीढ़ इन सटीक बलों का अनुभव करती है। यह अध्ययन मानव गति को समझने के लिए वैज्ञानिक जिस उपकरणों का उपयोग करते हैं, उन पर एक पारदर्शी, पुनरुत्पादक जाँच के रूप में खड़ा है, यह सुनिश्चित करता है कि जब वे उठाने और चोट से संबंधित जटिल प्रश्न पूछते हैं, तो कंप्यूटर मॉडल जिनका वे उपयोग करते हैं, वे एक तार्किक और सुसंगत तरीके से प्रतिक्रिया कर रहे हैं।
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