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Enregistrement W1892234105 · doi:10.3822/ijtmb.v3i4.104

Clinical, Biomechanical, and Physiological Translational Interpretations of Human Resting Myofascial Tone or Tension

2010· article· en· W1892234105 sur OpenAlexvenueno aff
Alfonse T. Masi, Kalyani Nair, BS Tyler Evans, Yousef Ghandour

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Therapeutic Massage & Bodywork Research Education & Practice · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMyofascial pain diagnosis and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Illinois at Urbana-Champaign
Mots-clésBiomechanicsPhysical medicine and rehabilitationMedicineMuscle stiffnessElectromyographyLumbarAnatomyStiffnessMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Myofascial tissues generate integrated webs and networks of passive and active tensional forces that provide stabilizing support and that control movement in the body. Passive [central nervous system (CNS)-independent] resting myofascial tension is present in the body and provides a low-level stabilizing component to help maintain balanced postures. This property was recently called "human resting myofascial tone" (HRMT). The HRMT model evolved from electromyography (EMG) research in the 1950s that showed lumbar muscles usually to be EMG-silent in relaxed gravity-neutral upright postures. METHODS: Biomechanical, clinical, and physiological studies were reviewed to interpret the passive stiffness properties of HRMT that help to stabilize various relaxed functions such as quiet balanced standing. Biomechanical analyses and experimental studies of the lumbar multifidus were reviewed to interpret its passive stiffness properties. The lumbar multifidus was illustrated as the major core stabilizing muscle of the spine, serving an important passive biomechanical role in the body. RESULTS: Research into muscle physiology suggests that passive resting tension (CNS-independent) is generated in sarcomeres by the molecular elasticity of low-level cycling cross-bridges between the actomyosin filaments. In turn, tension is complexly transmitted to intimately enveloping fascial matrix fibrils and other molecular elements in connective tissue, which, collectively, constitute the myofascial unit. Postural myofascial tonus varies with age and sex. Also, individuals in the population are proposed to vary in a polymorphism of postural HRMT. A few people are expected to have outlier degrees of innate postural hypotonicity or hypertonicity. Such biomechanical variations likely predispose to greater risk of related musculoskeletal disorders, a situation that deserves greater attention in clinical practice and research. Axial myofascial hypertonicity was hypothesized to predispose to ankylosing spondylitis. This often-progressive deforming condition of vertebrae and sacroiliac joints is characterized by stiffness features and particular localization of bony lesions at entheseal sites. Such unique features imply concentrations and transmissions of excessive force, leading to tissue micro-injury and maladaptive repair reactions. CONCLUSIONS: The HRMT model is now expanded and translated for clinical relevance to therapists. Its passive role in helping to maintain balanced postures is supported by biomechanical principles of myofascial elasticity, tension, stress, stiffness, and tensegrity. Further research is needed to determine the molecular basis of HRMT in sarcomeres, the transmission of tension by the enveloping fascial elements, and the means by which the myofascia helps to maintain efficient passive postural balance in the body. Significant deficiencies or excesses of postural HRMT may predispose to symptomatic or pathologic musculoskeletal disorders whose mechanisms are currently unexplained.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,528
Écart entre enseignants0,398 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations68
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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