High Intensity Fatigue, Firing Rates And Contractile Properties Of The Human Soleus
Notice bibliographique
Résumé
Anatomically and physiologically, the soleus is a unique muscle. It is composed of approximately 90% slow twitch muscle fibres, and exhibits a very narrow rate coding range from 7.3 + 1.0 Hz during posture (Mochizuki et al. 2006) to 10.7 + 2.9 during a voluntary maximal isometric contraction (MVC) (Bellemere et al. 1983). However, in general firing rate data are not extensive and have not been reported over varying contraction intensities. Furthermore, changes in muscle and firing rate properties with fatigue have been limited to one study at low and moderate (<60% MVC) sustained isometric contraction intensities (Kuchinad et al. 2004). PURPOSE: To determine the effects of contraction intensity and high intensity sustained isometric fatigue on the firing rates and contractile properties of the soleus. METHODS: Neuromuscular properties were collected from the soleus and plantar flexors of six young men (20-28 years) during repeated tests (2-4 sessions). Populations of single MU firing rate trains were recorded with tungsten microelectrodes during separate sustained 10-second isometric contractions of varying intensities (25%, 50%, 75% and 100% of MVC), and during a high intensity (75-100%) isometric fatiguing contraction test. RESULTS: Voluntary activation of the plantar flexors, as assessed by the interpolated twitch technique, was near maximal (> 99%) for all subjects. Mean MU firing rates of the soleus were increased progressively from ~8 Hz at 25% MVC to ~17 HZ at MVC. The average duration of the fatigue protocol in which the plantar flexor MVC torque was reduced by 50%, was ~90 seconds. The post-fatigue half-relaxation time (HRT) slowed by 60% compared to pre-fatigue and the firing rates decreased by 40% compared to the commencement of the fatigue protocol. Conversely, peak twitch (Pt) increased by 25% and time to peak twitch (TPT) decreased by 20% post-fatigue compared to pre-fatigue. CONCLUSIONS: Despite the low and narrow rate coding range in mean soleus MU firing rates, these results support previous observations that high intensity fatigue will substantially lower mean maximal MU rates during fatigue that induces substantial torque loss and contractile slowing. Supported by NSERC and OGSST
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».