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Enregistrement W1542968084 · doi:10.1002/mus.24309

Effects of changes in muscle activation level and spine and hip posture on erector spinae fiber orientation

2014· article· en· W1542968084 sur OpenAlexafffund
Alexandra Harriss, Stephen H.M. Brown

Notice bibliographique

RevueMuscle & Nerve · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMedicineAnatomyLumbarSittingErector spinae musclesElectromyographyLumbar spineOrientation (vector space)Physical medicine and rehabilitationSurgeryGeometryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: During lumbar flexion, the fiber orientation of the lumbar erector spinae (LES) muscle becomes oriented more along the spine compressive axis. It is unknown how changes in LES activation effect fiber orientation. METHODS: Ultrasound images of LES were collected during 2 sets of experimental conditions: (1) varying levels of LES activation while lying prone; and (2) varying spine and hip angles while seated. Electromyographic activity and lumbar spine and hip angles were also recorded. RESULTS: As LES activation increased, increases in fiber orientation (signifying increased orientation along the posterior shear axis) were found (P<0.001). Compared with the relaxed sitting posture, decreases in fiber orientation were found with full spine flexion and combined spine and hip flexion (P<0.001), but there were no changes with full hip flexion alone. CONCLUSIONS: Activation magnitude and spine posture both affect LES fiber orientation, thus modifying its ability to protect the spine against anterior shear forces.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,362

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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