Motor Unit Number Estimates in Masters Runners
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: A contributing factor to the loss of muscle mass and strength during aging is the reduction in the number of functioning motor units (MU). It has been shown that lifelong physically active older rats have greater numbers of MU compared with age-matched sedentary controls, suggesting that chronic exercise may preserve MU function with advancing age. This has not previously been examined in humans. PURPOSE: Thus, the purpose of this study was to estimate the number of functioning MU in the tibialis anterior of masters runners (approximately 65 yr) and to compare the values with recreationally active young (approximately 25 yr) and healthy age-matched controls (approximately 65 yr). METHODS: Decomposition-enhanced spike-triggered averaging was used to collect surface and intramuscular EMG signals during dorsiflexion at 25% of maximum voluntary isometric contraction. RESULTS: The estimated number of MU did not differ between masters runners and young, but MU number estimates were lower in the old (91 +/- 22 MU) compared with the masters runners (140 +/- 53 MU) and young (150 +/- 43 MU). CONCLUSION: These results demonstrate that lifelong high-intensity physical activity could potentially mitigate the loss of MU associated with aging well into the seventh decade of life.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».