Spatially Distributed Sequential Stimulation Reduces Fatigue in Paralyzed Triceps Surae Muscles: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Functional electrical stimulation (FES) is limited by the rapid onset of muscle fatigue caused by localized nerve excitation repeatedly activating only a subset of motor units. The purpose of this study was to investigate reducing fatigue by sequentially changing, pulse by pulse, the area of stimulation using multiple surface electrodes that cover the same area as one electrode during conventional stimulation. Paralyzed triceps surae muscles of an individual with complete spinal cord injury were stimulated, via the tibial nerve, through four active electrodes using spatially distributed sequential stimulation (SDSS) that was delivered by sending a stimulation pulse to each electrode one after another with 90° phase shift between successive electrodes. For comparison, single electrode stimulation was delivered through one active electrode. For both modes of stimulation, the resultant frequency to the muscle as a whole was 40 Hz. Isometric ankle torque was measured during fatiguing stimulations lasting 2 min. Each mode of stimulation was delivered a total of six times over 12 separate days. Three fatigue measures were used for comparison: fatigue index (final torque normalized to maximum torque), fatigue time (time for torque to drop by 3 dB), and torque-time integral (over the entire trial). The measures were all higher during SDSS (P < 0.001), by 234, 280, and 171%, respectively. The results are an encouraging first step toward addressing muscle fatigue, which is one of the greatest problems for FES.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».