Can mechanical myotonometry or electromyography be used for the prediction of intramuscular pressure?
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the study was to characterize the electromechanical properties of skeletal muscle during isometric loading as well as to assess the potential of estimating intramuscular pressure by electrical and mechanical methods. Simultaneous electromyography (EMG), mechanical myotonometry (MYO, frequency and decrement of decay) and intramuscular pressure (IMP) measurements were conducted at rest and during short-term and long-term isometric contractions in patients with chronic pain in the anterior leg or dorsal forearm. The EMG amplitude and MYO(freq) accounted significantly (24-73%, p < 0.0001) for the variations in the IMP under short-term isometric loading. The IMP, EMG and MYO(freq) increased linearly with the relative muscle load (r = 0.868-0.993, p < 0.05). Mean values of EMG amplitudes at the contraction levels of 75% and 100% maximum voluntary contraction (MVC) and MYO(freq) values at all contraction levels (0-100% MVC) were higher for subjects with pathological values of IMP than for those with IMP values in the normal range. Total changes in IMP and EMG amplitude during 1 min isometric contraction were linearly interrelated (r = 0.747, p < 0.0001). We conclude that both surface electromyography and myotonometry parameters are indicative of intramuscular pressure, but neither of these methods can be used alone to diagnose non-invasively chronic compartment syndrome with acceptable accuracy.
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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 | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».