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Enregistrement W2043314463 · doi:10.1002/mus.22268

Reliability of a simple method for determining muscle fiber conduction velocity

2011· article· en· W2043314463 sur OpenAlexaff
Kyle McIntosh, David A. Gabriel

Notice bibliographique

RevueMuscle & Nerve · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntraclass correlationIsometric exerciseReliability (semiconductor)Nerve conduction velocityClockwiseElectromyographyPhysical medicine and rehabilitationBiomedical engineeringConsistency (knowledge bases)MedicineMathematicsOrthodonticsCardiologyPhysical therapyAnatomyReproducibilityStatisticsRotation (mathematics)PhysicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: This study evaluated the reliability of muscle fiber conduction velocity (MFCV) measurement. METHODS: Forty healthy, young participants performed isometric dorsiflexion of the foot on 3 non-consecutive days. The reliability of force, root-mean-square (RMS) amplitude of the surface electromyographic (sEMG) signal, and MFCV were evaluated using the intraclass correlational analysis of variance technique. RESULTS: The means across test days for all measures exhibited slight changes (<5%) and were considered stable. All measures exhibited remarkable consistency within subjects as indicated by high intraclass correlation coefficients (0.83-0.98). CONCLUSIONS: The procedures resulted in highly reliable MFCV values, and included: (1) electric identification of motor points prior to electrode placement; (2) twitch identification of muscle fiber orientation to guide initial electrode placement; (3) rotation of electrodes clockwise or counter-clockwise to maximize the similarity and delay of compound muscle action potentials across all detection surfaces; and (4) minimization of synergistic activity during voluntary contractions.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations27
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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