Specificity of a Back Muscle Roman Chair Exercise in Healthy and Back Pain Subjects
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Roman chair exercises are popular for improving back muscle endurance but do not specifically target back muscles. This study aimed to determine whether an adaptation of the Roman chair exercise would induce more fatigue in back muscles than in hip extensors. METHODS: For this study, 16 healthy subjects and 18 patients with nonspecific chronic low back pain performed trunk flexion-extension cycles until exhaustion in a Roman chair with hips flexed at 40°. Surface EMG signals were recorded bilaterally on four back muscles and two hip extensors (gluteus maximus and biceps femoris). Motion analysis of the trunk segments (pelvis, lumbar, and thoracic spines) was also carried out. RESULTS: In both groups, EMG revealed clear evidence of muscle fatigue for the gluteus maximus, less clear evidence of fatigue for the lower back muscles, and motor unit recruitment (without fatigue) for the upper back muscles and biceps femoris. A change of muscle activation pattern was emphasized throughout the exercise bout, with some lower back muscles showing an increase followed by a decrease or leveling off of activation and with upper back muscles showing an increased activation at the end. Kinematic analyses revealed a progressive decrease (11°) in the lumbar range of motion (ROM) and a progressive increase in hip (2°) and thoracic (7°) ROM during the exercise bout. CONCLUSIONS: Roman chairs allow more freedom to change the kinematics of the spine during the exercise (less lumbar and more thoracic motion) to delay lower back muscle fatigue by sharing the load between the lower and upper back muscles. Even with adaptations to reduce hip extensors fatigue, this may make this exercise not as specific as wanted for fatiguing lower back muscles.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».