Motor unit number estimation by decomposition‐enhanced spike‐triggered averaging: Control data, test–retest reliability, and contractile level effects
Notice bibliographique
Résumé
Decomposition-enhanced spike-triggered averaging (DE-STA) has been developed as a method for obtaining a motor unit number estimate (MUNE). We describe the method and report control data for the first dorsal interosseous/adductor pollicis and thenar muscles and reliability in the thenar muscles. Seventeen subjects (ages 20-50 years) took part in the study. The maximum M potential was elicited with supramaximal stimulation of the ulnar or median nerve at the wrist. Surface and intramuscularly detected electromyographic signals were then collected simultaneously during mild to moderate contractions. Decomposition algorithms were used to detect and sort the individual motor unit potential (MUP) occurrences of several concurrently active motor units in the needle-detected signals. The MUP occurrences were used as triggering sources to estimate their corresponding surface-detected MUPs (S-MUPs) using STA. The mean S-MUP size was calculated and divided into the maximum M-potential size to derive a MUNE. The MUNE values were consistent with those previously reported with other methods, and thenar MUNEs for the two trials were similar (249 +/- 78 and 246 +/- 90), with high test-retest reliability (r = 0.94, P < 0.05). DE-STA thus appears to be a valid and reliable method to obtain MUNEs.
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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 | 0,007 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».