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Enregistrement W1941728630 · doi:10.1113/jp270561

Innervation and neuromuscular control in ageing skeletal muscle

2015· review· en· W1941728630 sur OpenAlexafffund
Russell T. Hepple, Charles L. Rice

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensActive Aging CanadaWestern UniversityMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAgeingSkeletal muscleNeuromuscular junctionAnatomyNeurosciencePhysical medicine and rehabilitationMedicineBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Changes in the neuromuscular system affecting the ageing motor unit manifest structurally as a reduction in motor unit number secondary to motor neuron loss; fibre type grouping due to repeating cycles of denervation-reinnervation; and instability of the neuromuscular junction that may be due to either or both of a gradual perturbation in postsynaptic signalling mechanisms necessary for maintenance of the endplate acetylcholine receptor clusters or a sudden process involving motor neuron death or traumatic injury to the muscle fibre. Functionally, these changes manifest as a reduction in strength and coordination that precedes a loss in muscle mass and contributes to impairments in fatigue. Regular muscle activation in postural muscles or through habitual physical activity can attenuate some of these structural and functional changes up to a point along the ageing continuum. On the other hand, regular muscle activation in advanced age (>75 years) loses its efficacy, and at least in rodents may exacerbate age-related motor neuron death. Transgenic mouse studies aimed at identifying potential mechanisms of motor unit disruptions in ageing muscle are not conclusive due to many different mechanisms converging on similar motor unit alterations, many of which phenocopy ageing muscle. Longitudinal studies of ageing models and humans will help clarify the cause and effect relationships and thus, identify relevant therapeutic targets to better preserve muscle function across the lifespan.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeSans objet
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

Citations397
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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