Specificity of a Back Muscle Exercise Machine in Healthy and Low Back Pain Subjects
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine whether dynamic back muscle endurance exercises in a semisitting position induce more fatigue in back muscles than that in hip extensors in healthy controls as well as in patients with nonspecific chronic low back pain. METHODS: Sixteen healthy volunteers and 18 volunteers with nonspecific chronic low back pain performed trunk flexion-extension cycles until exhaustion at 60% of their strength in a machine designed for back exercise in a semisitting position with knees' angle at 135 degrees . The number of cycles and perceived muscle fatigue (Borg CR-10 scale) at five areas (upper and lower back, gluteus, hamstrings, and quadriceps) were used as fatigue criteria. EMG signals were recorded bilaterally on four back muscles, two hip extensors (gluteus maximus and biceps femoris), and the vastus medialis. The slope values of the instantaneous median frequency values computed over time were retained as EMG indices of fatigue. RESULTS: The number of cycles was equivalent in healthy controls (n = 23 +/- 13) and patients with back pain (n = 27 +/- 16). EMG indices of fatigue disclosed evidence of muscle fatigue in all the back muscles and the vastus medialis, contrary to hip extensors. EMG revealed significantly more muscle fatigue of lower back muscles, which was further corroborated by the Borg scale assessment. No between-group difference was obtained in any EMG comparison. CONCLUSION: These results showed that this type of exercise machine can specifically train the back muscles, and this as much in subjects with nonspecific chronic low back pain as in healthy controls. This has implications for the training of back muscle endurance, especially in patients with back pain for whom poor back muscle endurance is sometimes of concern.
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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 | 0,002 |
| 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 ».