Reliability of electromyographic and force measures during prone isometric back extension in subjects with and without low back pain
Notice bibliographique
Résumé
Maximal voluntary isometric activations (MVIA) are frequently used as inputs for models attempting to predict muscle force and as normalization values in studies assessing muscle function. However, pain may adversely affect maximal muscle activation. The purpose of this study was to assess reliability of MVIA force and electromyographic (EMG) activity during prone isometric back extension in subjects with and without low back pain (LBP). A novel sub-maximal method using the percentages of the estimated mass of the head-arms-trunk (HAT) segment was also investigated. Repeated measures on 20 male volunteers divided into an LBP (n=10) and a control group (n=10) were made on 4 occasions. Force and EMG activity were recorded bilaterally from upper lumbar erector spinae (ULES), lower lumbar erector spinae (LLES), and biceps femoris (BF). Subjects exerted a maximal extension effort against a harness assembly that was attached to a force transducer. Submaximal exertions were also performed with an additional resistance of 100%, 110%, 120%, 130%, 140%, 150%, 160%, and 170% of HAT. Mean MVIA forces were significantly (p 0.90), but were significantly less in LBP (R=0.36-0.80). EMG of BF demonstrated excellent reliability across both groups (R>0.90). The resistance at 100% HAT demonstrated the highest reliability for LBP patients, whereas higher percentages of HAT showed either similar or higher reliability for controls. Force output and back EMG activity are less reliable with LBP individuals and should be taken into consideration when testing.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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) | 0,001 | 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 ».