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Enregistrement W1596081110 · doi:10.1002/mus.24092

Anconeus motor unit number estimates using decomposition‐based quantitative electromyography

2013· article· en· W1596081110 sur OpenAlexafffund
Daniel E. Stevens, Brad Harwood, Geoffrey A. Power, Timothy J. Doherty, Charles L. Rice

Notice bibliographique

RevueMuscle & Nerve · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMotor unitElectromyographyElbowElbow flexionRoot mean squareMathematicsPhysical medicine and rehabilitationAnatomyMedicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Motor unit number estimates (MUNEs) provide important information in health, aging, and disease, and can be determined using decomposition-enhanced spike-triggered averaging (DE-STA). Discrimination of surface-detected motor unit potentials (S-MUPs) has been limited to contractile forces of ∽30% maximum voluntary contraction (MVC), which is insufficient to recruit a representative sample of the entire MU pool in most muscles. Unique features of the anconeus may permit MUNEs at high muscle activation levels. METHODS: In 10 men (25 ± 3 years), anconeus MUNEs were performed using DE-STA at 10%, 30%, and 50% root-mean-square of MVC (RMS(MVC)). RESULTS: The mean compound muscle action potential of the anconeus was ∽6 mV, and average S-MUP amplitudes were ∽100 μV, 145 μV, and 235 μV at 10%, 30%, and 50% RMS(MVC), resulting in low average MUNEs of 58, 38, and 25, respectively. CONCLUSIONS: Elbow extensor force-EMG relationships suggest full recruitment of the anconeus MU pool at 50% RMS(MVC), thus providing a representative sample for MUNE.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,883
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,274
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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations19
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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