Muscle activation characteristics in cross-country skiers with a history of anterior compartment pain
Notice bibliographique
Résumé
A large proportion of elite cross-country skiers suffer from chronic anterior compartment syndrome (CACS). This study used surface electromyograms (EMGs) to investigate whether differences existed in the activation characteristics of the tibialis anterior muscle between elite cross-country skiers with a history of anterior compartment pain (symptomatic group) and a pain-free control group. Based on self-reported pain symptoms, twelve young, national-level cross-country ski athletes were assigned to a symptomatic group (N = 5), a control group (N = 4), or analyzed individually if their diagnosis was not certain (N = 3). During skating, EMGs were recorded on five lower leg muscles. The relative increase in EMG power per step when increasing the effort level of skating was larger in the symptomatic group than in the control group for tibialis anterior (143 +/- 12% vs. 125 +/- 23%; Cohen's d = 1.17), peroneus longus (123 +/- 24% vs. 107 +/- 6%; d = 0.91), and gastrocnemius lateralis (167 +/- 51% vs. 117 +/- 12%; d = 1.64). The symptomatic group showed more power in the lower frequency bands of the tibialis anterior's EMG spectra (p < 0.001), whereas no group differences were found in other muscles (all p > 0.2). Within the step cycle, these differences appeared in the swing phase and in the gliding phase during single leg support. The observed differences in the EMG spectra may serve as an early identification of athletes who are at risk of developing CACS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».