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Enregistrement W1998842093 · doi:10.1159/000155655

Utility of Portable Electromyography for Quantifying Muscle Activity during Daily Use

2008· article· en· W1998842093 sur OpenAlexaff
Jennifer M. Jakobi, D.L. Edwards, Denise M. Connelly

Notice bibliographique

RevueGerontology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of WindsorUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectromyographyPhysical medicine and rehabilitationPhysical activityMedicineNeurosciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mobility has been studied using performance, questionnaire, pedometer and accelerometer measures, but these tools do not provide information about muscle activity. To better understand mechanisms associated with movement impairment as they relate to function, it is valuable to quantify muscle activity during everyday activities. OBJECTIVE: This report presents electromyography (EMG) during daily activities from the affected and unaffected limbs of a 74-year-old man who survived a stroke 12 years ago, compared to 7 older healthy men who had not experienced a stroke. METHODS: The biceps brachii, triceps brachii, quadriceps and hamstring muscles were recorded continuously for one 8-hour session in the unaffected limbs of the stroke survivor and control subjects. On a second day, EMG from these same muscles of the affected side was recorded for 4 h. Bursts (amplitude >2% maximum effort, duration >0.1 s) and gaps (amplitude <1% maximum effort, duration >0.1 s) of EMG were quantified for the number of times they occurred, mean event duration (seconds), mean peak amplitude (percent maximum voluntary efforts) and rate of activity (event activity/second). RESULTS: Burst and gap patterns of the unaffected limb muscles were similar between the stroke survivor and controls. Increased numbers of bursts (approx. 40%) and gaps (approx. 44%) were seen in the subject's lower limb muscles of his affected versus unaffected side. Biceps brachii burst activity of the affected limb was increased, whereas triceps brachii burst activity was decreased. These muscle activity changes in the affected limb suggest that the triceps brachii was relatively inactive and the biceps brachii and lower limb muscles were active in an 'on' and 'off' pattern. CONCLUSION: Muscle activity in the unaffected limb of the stroke survivor was similar compared to control subjects, but the affected limb differed from the unaffected after stroke. Portable EMG to monitor muscle activity for prolonged periods was not reported to be an impediment by the case or control subjects. Using this technology, EMG bursts and gaps can be recorded and used to describe muscle activity. Future work may consider the feasibility of this technique to monitor rehabilitation progression or long-term plasticity of muscle activity.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,226 · 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'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

Citations24
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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