Notice bibliographique
Résumé
Dr. Tiidus, professor and chair of the department of kinesiology and physical education at Wilfred Laurier University in Waterloo, Ontario, Canada, has constructed a text book to convey topics related to exercise and overuse induced skeletal muscle damage and repair mechanisms and their application. This text book contains 21 chapters, divided into 3 main sections reviewing current research related to the mechanism and repair of muscle damage, muscle damage and repair as it relates to issues in specific populations and critical appraisal of specific interventions that have been utilized for the treatment of muscle damage. Each chapter was well represented and closed with summaries to consolidate the material presented. Section one focused on the physiology of muscle damage and repair. Each chapter effectively described the pathophysiology and histology of muscle damage and repair. However, it is important to note that the majority of research presented focused on animal models and one should take caution when trying to extrapolate this information to humans. Section two described the correlation between muscle damage and repair as it relates to diabetes, hormonal influences, Duchenne muscular dystrophy, changes with aging and workplace injuries. It provided a thorough understanding of the types of pathological and muscular overuse conditions which, can be applied clinically to help identify the mechanism of muscle injury. Section three provided information regarding specific interventions used to treat muscle damage. It provided health practitioners with recent research regarding theory, application and effectiveness of interventions to guide treatment and rehabilitation protocols. This text book provided a suitable description of muscle damage and repair in the format of a narrative literature review. It is advised that the reader should have a background in the topics of cellular biology, histology, immunology, muscle physiology and pathology as the authors assume readers possess basic science knowledge. In conclusion, I would recommend this text to students and health practitioners as it is an efficient reference in understanding the pathophysiology of skeletal muscle damage and repair. However, in terms of treatment modalities I would recommend using a different source as it does not include all aspects of conservative care.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,011 |
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 ».